Cohere Command A 111B en Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Cohere Command A 111B (111B total, 111B activos, GQA Denso) requiere 63.92 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 65.75 GiB totales a 8K de contexto y 67.25 GiB a 32K en Ascend 910C 128GB (昇腾) (~22.7 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos111B / 111B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 63.92 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 2400 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 65.75 GiB (70.6 GB) / 128 GiB (51%)

Pesos del Modelo: 63.92 GiB Caché KV y Estado: 1.25 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.58 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

65.75 GiB

70.6 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+55.85 GiB

51% utilización

Velocidad Decode Est.

~22.7 tok/s

111B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1593 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~2572 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$5.41

GQA Denso · CC-BY-NC

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.44 / h

1x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~2572ms · ~22.7 tok/s)

[Cohere Command A 111B · 65.75 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~64.4 meses

Electricidad local est.: $12.77 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe)	80 GB	$1.19 / h	$144.70 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	80 GB	$0.44 / h	$53.75 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada)	192 GB	$2.59 / h	$314.94 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Cohere Command A 111B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

80.79 GiB

Pesos del Modelo: 63.92 GiB · Gradientes + Optimizador: 15.54 GiB · Act: 1.33 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

232.97 GiB

Pesos del Modelo: 206.75 GiB · Gradientes + Optimizador: 24.42 GiB · Act: 1.8 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

850.85 GiB

Pesos del Modelo: 206.75 GiB · Gradientes + Optimizador: 640.93 GiB · Act: 3.17 GiB

GPU Recomendada: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta Cohere Command A 111B en 4 bits (Q4_K_M) con 65.75 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 55.85 GiB (~22.7 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Cohere Command A 111B utiliza topología GQA Denso (111B totales, 111B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.25 GiB a 2.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.37 GiB en 32K (total 65.88 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Cohere Command A 111B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Ascend 910C 128GB (昇腾))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	206.75 GiB	1.25 GiB	208.58 GiB (223.96 GB)	~0.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	109.84 GiB	1.25 GiB	111.67 GiB (119.9 GB)	~13.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	84.77 GiB	1.25 GiB	86.6 GiB (92.99 GB)	~17.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	74.16 GiB	1.25 GiB	75.99 GiB (81.59 GB)	~19.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	63.92 GiB	1.25 GiB	65.75 GiB (70.6 GB)	~22.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	55.83 GiB	1.25 GiB	57.66 GiB (61.91 GB)	~26 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	51.32 GiB	1.25 GiB	53.15 GiB (57.07 GB)	~28.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	36.82 GiB	1.25 GiB	38.65 GiB (41.5 GB)	~38.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) ejecutar Cohere Command A 111B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Cohere Command A 111B requiere 65.75 GiB de VRAM total (63.92 GiB pesos + 1.25 GiB caché KV + 0.58 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Ascend 910C 128GB (昇腾), alcanzando ~22.7 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Cohere Command A 111B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 67.25 GiB (72.21 GB decimales).

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