Cohere 发布 Embed 5 嵌入模型系列，支持多模态输入与跨层级查询

Techub News 消息，AI 公司 Cohere 发布了新的嵌入模型系列 Embed 5，主要面向企业搜索、RAG 和智能体检索场景。该系列包含两个层级：Embed 5 Pro 专注于最高检索质量，Embed 5 Fast 则针对实时查询的延迟和成本进行优化。两者均支持文本、图像及图文融合输入，覆盖超过 100 种语言，上下文长度达 12.8 万 token。 两个层级的模型共享同一个嵌入空间，允许用户使用 Pro 建立索引，而用 Fast 进行查询，以平衡质量与效率。模型已在 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 平台上线，并支持通过 vLLM 进行私有 VPC 或本地部署。 在基准测试中，Embed 5 Pro 在 ViDoRe V3 数据集上的平均得分为 85.8，领先于 Voyage 4 Large、Gemini Embedding 2 和 OpenAI 的 text-embedding-3-large 模型。尤其在金融领域表现突出，在 FinanceBench 等数据集上排名第一。（MarkTechPost）