News & analizy

Command A+ kontra Llama 3.1: który open-weight wybrać w 2026?

Q: Ile parametrów mają Command A+ i Llama 3.1?

Command A+ ma mld parametrów łącznie, z czego mld jest aktywnych przy każdym tokenie . Llama . B jest modelem gęstym, więc przy każdym tokenie liczy się cała sieć .

Command A+ to model MoE Cohere z 20 maja 2026: 218 mld parametrów, 25 mld aktywnych i dwie karty H100 przy W4A4. Llama 3.1 to gęste modele 8B–405B z lipca 2024. Porównanie.

Andrzej Niemiec

19 sierpnia 2026 · 7 min czytania · 1766 słów

Reviewed by Andrzej Niemiec

Czym Command A+ różni się od Llama 3.1?

Command A+ to pierwszy model Cohere oparty na architekturze Mixture of Experts, udostępniony 20 maja 2026 roku [1][2]. Llama 3.1 ukazała się 23 lipca 2024 roku w trzech rozmiarach: 8B, 70B i 405B [3]. Różnica dotyczy sposobu liczenia: rzadki MoE aktywuje przy każdym tokenie tylko część sieci, model gęsty uruchamia całość. Wybór między nimi zależy od sprzętu, licencji i zakresu funkcji, a nie od jednego rankingu.

Cohere pozycjonuje Command A+ jako model do pracy agentowej: łączy rozumowanie, obsługę obrazów, wywoływanie narzędzi i tłumaczenie [2]. Llama 3.1 pozostaje modelem językowym, a wejście obrazów Meta wprowadziła dopiero w rodzinie Llama 4 [4]. Asystent Meta AI jest osobnym produktem konsumenckim Mety, uruchomionym w Europie w marcu 2025 roku [5]. Wagi Llama i aplikacja Meta AI to dwie różne ścieżki dostępu do technologii tej samej firmy.

Ile parametrów mają Command A+ i Llama 3.1?

Command A+ ma 218 mld parametrów łącznie, z czego 25 mld jest aktywnych przy każdym tokenie [6]. Llama 3.1 405B jest modelem gęstym, więc przy każdym tokenie liczy się cała sieć [8].

Karta modelu Command A+ podaje 128 ekspertów, z których osiem pracuje dla jednego tokenu [7]. Ta konstrukcja tłumaczy różnicę w kosztach inferencji: model rzadki angażuje mniejszą część wag, a model gęsty zawsze całość [7][8]. Rodzina Llama 3.1 obejmuje też wersje 8B i 70B, lżejsze sprzętowo i tańsze w hostingu [3]. Deklaracje producentów opisują więc dwa różne podejścia do tego samego problemu: jak największa jakość przy danym budżecie obliczeniowym.

Na jakim sprzęcie uruchomisz Command A+?

Deklaracja „dwa GPU” dotyczy jednej precyzji. Przy kwantyzacji W4A4 minimalna konfiguracja to 2× NVIDIA H100, a ten sam wariant działa też na pojedynczej karcie B200 [9][6].

Cohere nie podaje jednej liczby dla BF16 ani FP8 — w tych trybach potrzeba więcej pamięci na te same 218 mld parametrów [9]. Wagi opublikowane na Hugging Face są oznaczone jako wariant W4A4 [7]. Dla Llama 3.1 405B karta modelu podaje własne wymagania sprzętowe [8], więc porównanie „dwie karty kontra kilka” ma sens tylko przy tej samej precyzji i tym samym frameworku inferencyjnym. Kwantyzacja zmienia nie tylko pamięć, ale też charakterystykę jakości odpowiedzi, dlatego tryb uruchomienia trzeba podać razem z wynikami.

Co Command A+ potrafi poza generowaniem tekstu?

Command A+ obsługuje rozumowanie, obrazy, wywoływanie narzędzi, przepływy agentowe, przeszukiwanie dokumentów i tłumaczenie [2]. Cohere deklaruje 48 języków, w tym polski i wszystkie oficjalne języki UE [9]. Kontekst wejściowy wynosi 128 tys. tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 64 tys. tokenów [9].

Llama 3.1 powstała jako model językowy i nie przyjmuje obrazów na wejściu; multimodalność pojawiła się w rodzinie Llama 4 [4][8]. Llama 4 Scout ma 17 mld aktywnych parametrów, 109 mld łącznie i do 10 mln tokenów kontekstu, a po kwantyzacji mieści się na jednej karcie H100 [4]. To pokazuje skalę zmiany: model z 2024 roku i model z 2026 roku projektowano pod inne zadania i inne budżety sprzętowe.

Który model jest tańszy: Command A+ czy Llama 3.1?

Ceny trzeba rozdzielić na dostęp przez API i self-hosting. Materiały o Command A+ nie zawierają uniwersalnej obietnicy „połowy ceny” wobec Llama 3.1 [1][2].

Liczba „do 50% taniej” pochodziła z komunikatu o wcześniejszym Command A i dotyczyła wdrożeń prywatnych w porównaniu z dostępem przez API [10]. Dla Command A podawano 2,50 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za milion tokenów wyjściowych [11]. Command A+ ma inne wagi i inne wymagania sprzętowe, więc tych stawek nie należy przenosić bezpośrednio na nowy model [1]. Koszt Llama 3.1 zależy od dostawcy API albo od ceny własnych kart GPU [3]. W self-hostingu decyduje wykorzystanie sprzętu, a nie cennik tokenów.

Jaka licencja obowiązuje Command A+ i Llamę 3.1?

Wagi Command A+ są dostępne na licencji Apache 2.0 [7]. Wcześniejszy Command A miał otwarte wagi na licencji CC-BY-NC, więc zmiana jest istotna dla firm planujących użycie komercyjne [12].

Llama 3.1 jest udostępniona na licencji społeczności Meta opisanej na karcie modelu [8]. Przed wdrożeniem komercyjnym trzeba sprawdzić jej warunki: dostęp do wag, licencja i dostęp przez API to trzy osobne sprawy z różnymi ograniczeniami [8]. W przypadku Command A+ licencja Apache 2.0 upraszcza audyt wewnętrzny, ale nie zwalnia z obowiązków wynikających z RODO przy przetwarzaniu danych osobowych [7].

Co wybrać, jeśli potrzebujesz gotowego asystenta, a nie modelu?

Meta AI jest bezpłatna, a płatne plany Meta One Core i Premium kosztują 7,99 i 19,99 USD miesięcznie [13]. Asystent działa w WhatsAppie, Instagramie, Messengerze i w aplikacji Meta AI [5].

Plany Meta One Meta ogłosiła we wrześniu 2026 roku, łącząc je z dodatkowymi funkcjami dla Instagrama, WhatsAppa i Facebooka [14]. Modele Llama i Command A+ wymagają własnej infrastruktury albo klucza API [1][8]. Meta rozwija też nowszą rodzinę Muse: 13 października 2026 roku pokazała Muse Wonder i Muse Wonder Full, dostępne przez Meta Model API oraz Muse Code [15]. To osobna ścieżka niż wagi Llama, które nadal można pobrać i uruchomić lokalnie [4].

Czy Meta AI mówi po polsku?

Meta AI weszła do Europy 19 marca 2025 roku w 41 krajach, w tym w Polsce [5]. Początkowa wersja obsługiwała sześć języków: angielski, francuski, niemiecki, włoski, portugalski i hiszpański. Polskiego nie było na tej oficjalnej liście [16].

Dla modeli sprawa wygląda inaczej: Cohere deklaruje obsługę polskiego w Command A+ jako jednego z 48 języków [9]. Llama 3.1 jest modelem bazowym, a jakość w konkretnym języku zależy od dostrojenia i aplikacji, w której model pracuje [8]. Deklaracja producenta nie jest tym samym co niezależny test jakości, dlatego warto sprawdzić oba modele na własnych danych i własnych promptach.

Porównanie Command A+ i Llama 3.1

Kryterium	Command A+	Llama 3.1 (405B)
Architektura	rzadki MoE, 8 z 128 ekspertów aktywnych na token [7]	gęsty transformer [8]
Parametry	218 mld łącznie, 25 mld aktywnych [6]	405 mld, wszystkie aktywne [8]
Kontekst	128 tys. tokenów wejścia, 64 tys. generacji [9]	128 tys. tokenów [3]
Sprzęt	2× H100 lub 1× B200 przy W4A4 [9]	zależny od precyzji, według karty modelu [8]
Licencja wag	Apache 2.0 [7]	licencja społeczności Meta [8]
Tryb dostępu	API, Hugging Face, Model Vault [2]	wagi do pobrania, API u dostawców [3][8]

Zestawienie pokazuje, że Command A+ obniża wymagania sprzętowe przy niskiej precyzji, a Llama 3.1 pozostaje prostszym wyborem, gdy zależy nam na sprawdzonym, gęstym modelu i gotowych integracjach [6][8]. Żaden z tych wierszy nie rozstrzyga o jakości odpowiedzi — do tego potrzebny jest test na własnym zbiorze zadań.

Od czego zacząć wybór w polskim zespole?

Polecamy zacząć od dwóch pytań: czy dane mogą opuścić firmę i czy zespół ma karty GPU. Odpowiedź na pierwsze pytanie wskazuje na wagi, na drugie — na API.

Jeśli dane muszą zostać w infrastrukturze, wybór zawęża się do modeli z otwartymi wagami, a wtedy decyduje licencja i sprzęt [7][8]. Jeśli zespół nie ma GPU, tańszy bywa dostęp przez API niż własna szafa [1][3]. Przed decyzją warto sprawdzić, jak wygląda uruchamianie modeli lokalnie — opisujemy to w artykule o Ollama, Qwen3-Coder i OpenCode. Dla mniejszych maszyn pomocne bywa porównanie kwantyzacji w llama.cpp i Gemmie 4. Tło zmian w zespole Meta AI opisuje tekst o zwolnieniach w Meta AI.

Najczęstsze pytania

Czy Command A+ zastąpił Llamę 3.1?

Nie. To modele różnych firm i różnych generacji: Command A+ Cohere z 20 maja 2026 roku i Llama 3.1 Meta z 23 lipca 2024 roku [1][3]. Command A+ jest modelem rzadkim z 218 mld parametrów, a Llama 3.1 pozostaje rodziną gęstych modeli w rozmiarach 8B, 70B i 405B [6][3]. Wybór zależy od sprzętu, licencji i języka wdrożenia, a nie od następstwa wersji.

Ile kart GPU potrzebuje Command A+?

Przy kwantyzacji W4A4 wystarczą dwie karty NVIDIA H100 albo jedna karta B200 [9]. To deklaracja dla tej konkretnej precyzji, a nie dla każdego trybu uruchomienia — BF16 i FP8 wymagają więcej pamięci [9]. Wagi na Hugging Face są opublikowane właśnie w wariancie W4A4 [7]. Własne wdrożenie wymaga też serwera inferencyjnego i obsługi technicznej.

Czy Command A+ jest modelem open source?

Wagi Command A+ są dostępne na licencji Apache 2.0, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie [7]. To zmiana wobec wcześniejszego Command A, którego otwarte wagi objęto licencją CC-BY-NC [12]. Dostęp do wag nie jest tym samym co korzystanie z API Cohere — to dwie osobne ścieżki, z różnymi warunkami i kosztami [1][7].

Czy Llama 3.1 obsługuje obrazy?

Nie. Llama 3.1 to model językowy, a wejście obrazów wprowadziła rodzina Llama 4, ogłoszona 5 kwietnia 2025 roku [4][8]. Llama 4 Scout ma 17 mld aktywnych parametrów, 109 mld łącznie i do 10 mln tokenów kontekstu [4]. Jeśli potrzebna jest analiza obrazów, trzeba wybrać nowszy model albo osobną usługę wizyjną.

Źródła

O autorze

Andrzej Niemiec

Fanatyk nowych technologii i specjalista w zakresie sztucznej inteligencji.

→ LinkedIn → www