---
title: "Cohere Inc. (TR)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Cohere_Inc._(TR)"
language: "tr"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Turkish"
revision_id: 1060
wiki_created_at: 2026-09-06T22:42:44Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:42:44Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:43:51Z
---

# Cohere Inc. (TR)

**Cohere** — Kanadalı bir yapay zeka teknoloji şirketidir; kurumsal sektör (Enterprise AI) için büyük dil modelleri (LLM) geliştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Şirket, 2019 yılında Toronto'da eski Google Brain araştırmacıları tarafından kurulmuş olup OpenAI'ın başlıca alternatiflerinden biri olarak konumlandırılmaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

Cohere'nin temel odağı, işletmelere güvenli, özelleştirilebilir ve ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri sunmaktır. Tüketici pazarına yönelik pek çok rakibinin aksine, Cohere en başından itibaren kurumsal müşterilere odaklanmış; bu yaklaşım şirketin teknolojik yönelimini belirlemiştir.

## Tarihçe ve Finansman

Cohere, 2019 yılında üç kurucu ortak tarafından kurulmuştur: **Aidan Gomez**, **Ivan Zhang** ve **Nick Frosst**. Aidan Gomez, transformer mimarisini dünyaya tanıtan 2017 tarihli çığır açıcı bilimsel çalışma olan **«Attention Is All You Need»**ın ortak yazarlarından biridir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>. Aralık 2022'de YouTube'un eski CFO'su Martin Kon, şirketin başkanı ve operasyon direktörü olarak göreve başlamıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

Şirket, yatırım toplama konusunda etkileyici sonuçlar sergilemiştir:

- 2023 yılında Seri C finansman turunda **270 milyon dolar** toplandı; bu tur şirketin değerini 2,1–2,2 milyar dolara ulaştırdı<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-mostecosystem-funding-2)</sup>.
- 2024 yılında şirket ek olarak **500 milyon dolar** daha topladı ve değerlemesi 5,5 milyar dolara yükseldi<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-uniteai-funding-3)</sup>.

Cohere'nin başlıca yatırımcıları arasında PSP Investments, Cisco Systems, AMD, Fujitsu, NVIDIA, Salesforce Ventures, Oracle ve Google Cloud yer almaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-mostecosystem-funding-2)</sup>.

## Teknoloji Altyapısı

### Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Bilgi Erişimiyle Desteklenmiş Üretim

Cohere'nin yaklaşımının merkezinde **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** — yani bilgi erişimiyle desteklenmiş üretim — teknolojisi yer almaktadır. RAG, modellerin gerçek zamanlı olarak harici bilgi tabanlarına erişmesine olanak tanır; bu sayede yanıtlar olgusal verilere dayandırılır, "halüsinasyonlar" azalır ve bilgilerin güncelliği sağlanır<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-4)</sup>. **Command R** ve **Command A** modelleri, RAG sistemlerinde çok adımlı araç kullanımı için özel olarak optimize edilmiştir<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-servernews-command-r-5)</sup>.

### Çok Dilli Destek

Cohere, çok dilli desteğe özel önem vermektedir. Şirket, anadil konuşucularının verilerinden eğitilmiş modeller geliştirmiş; bu sayede yüksek kaliteli çıktılar elde edilmektedir. Örneğin, açık kaynaklı **Aya** modeli Rusça dahil 100'den fazla dili desteklemekte; **Command** ailesi ise dünyada yaygın kullanılan 10'dan fazla önemli dili kapsamaktadır.

### Güvenlik ve Dağıtım

Cohere; SaaS platformu, özel bulut dağıtımları ve üçüncü taraf platform entegrasyonları (Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Azure) dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri sunmaktadır. Şirket, kurumsal veri güvenliğine özel önem vermekte; verilerin model eğitiminde kullanılmaması seçeneğini ve SOC 2 Type II standardına uyumu sağlamaktadır<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-enterprise-data-commitments-6)</sup>.

## Ürün ve Model Ailesi

Cohere, dil işlemenin farklı aşamaları için tasarlanmış çeşitli model türleri geliştirmektedir.

### Command (Üretici Modeller)

**Command**, üretici modellerin amiral gemisi ailesidir.

- **Command A**: 2025 yılının en verimli modeli olup **111 milyar parametreye** sahiptir. **256.000 token** bağlam penceresini desteklemekte ve yalnızca iki GPU ile çalışabilmekte; oysa rakip modeller 32'ye kadar GPU gerektirebilmektedir<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-habr-command-a-7)</sup>. Saniyede 156 token'a kadar üretim hızı sergileyerek GPT-4o'dan 1,75 kat daha hızlıdır<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-dsmedia-command-a-8)</sup>.
- **Command R+**: 104 milyar parametre ve 128.000 token bağlam penceresiyle güçlü bir modeldir. Pek çok muadilini geride bırakarak GPT-4 Turbo'nun yeteneklerine yaklaşmaktadır<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-vc-future-command-r-9)</sup>.
- **Command R**: Yüksek doğrulukla konuşma tabanlı görevler için tasarlanmış 35 milyar parametreli bir modeldir<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-aigenom-command-r-10)</sup>.

### Özel Amaçlı Modeller

- **Aya**: 100'den fazla dili destekleyen açık kaynaklı çok dilli bir modeldir. 119 ülkeden 3.000'den fazla araştırmacının katkısıyla geliştirilmiştir<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-computerra-aya-11)</sup>.
- **Embed**: Metnin vektör temsillerini oluşturmaya yönelik modellerdir. **Embed 4**, çok modlu desteği ve 128.000 token'lık bağlam penceresini kapsamaktadır<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-habr-embed4-12)</sup>.
- **Rerank**: RAG sistemlerinde arama kalitesini artırmaya yönelik modellerdir.

## Ortaklıklar ve Entegrasyonlar

Cohere, aşağıdakiler dahil büyük teknoloji şirketleriyle ortaklık ilişkilerini aktif biçimde geliştirmektedir:

- **Oracle:** Cohere teknolojilerinin Oracle Fusion Cloud ve NetSuite'e entegrasyonu<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-erp-today-oracle-13)</sup>.
- **Salesforce:** Sohbet özelliklerinin Salesforce ürünlerine yerleştirilmesi<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.
- **Fujitsu:** Japonca dil modeli Takane'nin ortaklaşa geliştirilmesi<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-14)</sup>.
- **McKinsey:** Kurumsal operasyonlara üretici yapay zekanın entegre edilmesi alanında işbirliği<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-wiki-cohere-1)</sup>.

## Farklı Sektörlerdeki Kullanım Alanları

- **Eğitim:** Cohere, eğitim ders planlarının oluşturulması, sınıflandırma ve çok dilli girişimlerin desteklenmesi amacıyla kullanılmaktadır<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-arxiv-rag-education-15)[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-ieee-online-learning-16)</sup>.
- **Sağlık ve Bilim:** Modeller; bilimsel protokollerin oluşturulması, tıbbi verilerin analizi ve araştırmaların desteklenmesi için kullanılmaktadır<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-bmcmededuc-protocols-17)</sup>.
- **Kurumsal Çözümler:** Belge yönetiminin otomasyonu, veri analizi, pazarlama metni yazımı ve müşteri hizmetleri<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_note-servernews-command-r-5)</sup>.

## Ayrıca bakınız

- Büyük dil modelleri
- 

## Kaynakça

- Cohere Team (2025). *Command A: An Enterprise‑Ready Large Language Model*. arXiv:2504.00698.
- Üstün, A.; et al. (2024). *Aya Model: An Instruction Finetuned Open‑Access Multilingual Language Model*. arXiv:2402.07827.
- Singh, S.; et al. (2024). *Aya Dataset: An Open‑Access Collection for Multilingual Instruction Tuning*. arXiv:2402.06619.
- Cohere Team (2024). *Command R & Command R+: Technical Overview*. PDF.
- Gao, Y.; et al. (2024). *Retrieval‑Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2312.10997.
- Yu, H.; et al. (2024). *Evaluation of Retrieval‑Augmented Generation: A Survey*. arXiv:2405.07437.
- Zhu, W.; et al. (2025). *PSC: Extending Context Window of Large Language Models via Phase Shift Calibration*. arXiv:2505.12423.
- Gao, Y.; et al. (2024). *Fine‑Tuning vs. Retrieval‑Augmented Generation for Less Popular Entities*. arXiv:2403.01432.
- Yu, L.; et al. (2025). *Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review*. arXiv:2504.15909.
- Wang, Y.; et al. (2025). *Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval*. arXiv:2506.18902.

## Notlar

1.  <span id="cite_note-wiki-cohere-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-wiki-cohere_1-5)</sup> «Cohere (company)». В *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cohere_(company)" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-mostecosystem-funding-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-mostecosystem-funding_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-mostecosystem-funding_2-1)</sup> «ИИ-стартап Cohere, который сейчас оценивается более чем в \$2,1 млрд, привлек \$270 млн». *Most Ecosystem*. <a href="https://mostecosystem.com/news/ii-startap-cohere-kotoryi-seicas-ocenivaetsia-bolee-cem-v-21-mlrd-privlek-270-mln.59279" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-uniteai-funding-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-uniteai-funding_3-0) «Cohere получает прирост в 500 миллионов». *Unite.AI*. <a href="https://www.unite.ai/ru/Cohere-получает-прирост-в-500-миллионов,-более-чем-в-два-раза,-до-5-миллиардов/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-4) «Rethinking the RAG vs Fine-tuning Debate». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2404.01037" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-servernews-command-r-5">↑ <sup>[5.0](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-servernews-command-r_5-0)</sup> <sup>[5.1](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-servernews-command-r_5-1)</sup> «Cohere Command R: Что это и как использовать?». *ServerNews*. <a href="https://servernews.ru/1102874" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-enterprise-data-commitments-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-enterprise-data-commitments_6-0) «Enterprise Data Commitments». *Cohere Docs*. <a href="https://cohere.com/ar/enterprise-data-commitments" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-habr-command-a-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-habr-command-a_7-0) «Cohere выпустила Command A — самую эффективную на сегодня ИИ-модель для бизнеса». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/companies/bothub/news/891136/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-dsmedia-command-a-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-dsmedia-command-a_8-0) «Cohere выпускает недорогую модель ИИ, требующую всего два графических процессора». *DSmedia*. <a href="https://dsmedia.pro/news/cohere-vypuskaet-nedoroguju-model-ii-trebujuschuju-vsego-dva-grafichesk-ih-processora" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-vc-future-command-r-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-vc-future-command-r_9-0) «LLM для бизнеса: что умеет Command R от Cohere». *VC.ru*. <a href="https://vc.ru/future/1152176-llm-dlya-biznesa-chto-umeet-command-r" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-aigenom-command-r-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-aigenom-command-r_10-0) «Cohere Command R». *AIGenom*. <a href="https://aigenom.ru/models/cohere/command-r" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-computerra-aya-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-computerra-aya_11-0) «Cohere for AI запускает ИИ-полиглот Aya». *Компьютерра*. <a href="https://www.computerra.ru/293131/cohere-for-ai-zapuskaet-ii-poliglot-aya/" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>
12. <span id="cite_note-habr-embed4-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-habr-embed4_12-0) «Cohere представила Embed 4 — свою самую мощную модель для создания векторных представлений». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/companies/bothub/news/901258/" class="external autonumber" rel="nofollow">[12]</a></span>
13. <span id="cite_note-erp-today-oracle-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-erp-today-oracle_13-0) «Oracle, Salesforce Ventures and Nvidia invest in Cohere». *ERP Today*. <a href="https://erp.today/oracle-salesforce-ventures-and-nvidia-invest-in-cohere/" class="external autonumber" rel="nofollow">[13]</a></span>
14. <span id="cite_note-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-14) «Fujitsu and Cohere to Partner on Developing Generative AI for the Japanese Language». *Fujitsu Press Releases*. <a href="https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2024/0716-01.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[14]</a></span>
15. <span id="cite_note-arxiv-rag-education-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-arxiv-rag-education_15-0) «Evaluating the Practicality of Retrieval-Augmented Generation in Student-Facing Educational Technology». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2408.07542" class="external autonumber" rel="nofollow">[15]</a></span>
16. <span id="cite_note-ieee-online-learning-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-ieee-online-learning_16-0) «A Confusion Classification System for Online Learning Based on Multimodal Information». *IEEE Xplore*. <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10361304/" class="external autonumber" rel="nofollow">[16]</a></span>
17. <span id="cite_note-bmcmededuc-protocols-17">[↑](https://systems-analysis.info/int/Cohere_Inc._(TR)#cite_ref-bmcmededuc-protocols_17-0) «Using large language models to streamline the creation of research protocols». *BMC Medical Education*. <a href="https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-025-07148-0" class="external autonumber" rel="nofollow">[17]</a></span>