Cohere 推出 Embed 5 系列，支持多模态输入与跨层级查询

Techub News 消息，AI 公司 Cohere 发布新的嵌入模型系列 Embed 5，主要面向企业搜索、RAG（检索增强生成）和智能体检索场景。

Embed 5 分为 Pro 和 Fast 两个层级

该系列包含两个层级。Embed 5 Pro 侧重最高检索质量，Embed 5 Fast 则针对实时查询的延迟和成本做了优化。

两款模型都支持文本、图像以及图文融合输入，覆盖超过 100 种语言，上下文长度达到 12.8 万 token。

共享嵌入空间，支持分层使用

Embed 5 Pro 和 Embed 5 Fast 共享同一个嵌入空间，用户可以用 Pro 建立索引，再用 Fast 进行查询，在质量和效率之间做平衡。

已上线多个平台，支持私有部署

目前，相关模型已经上线 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker，也支持通过 vLLM 进行私有 VPC 或本地部署。

基准测试结果

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。

按 MarkTechPost 披露的信息，Embed 5 Pro 在金融领域表现尤其突出，在 FinanceBench 等数据集上排名第一。