Cohere 发布 Embed 5 系列嵌入模型,Pro 与 Fast 共享同一嵌入空间
Cohere 发布 Embed 5 系列嵌入模型,包含面向最高质量的 Embed 5 Pro 和面向延迟与成本敏感场景的 Embed 5 Fast,两者共享同一嵌入空间,可用 Pro 建索引后用任一模型查询而无需重建索引。Embed 5 支持多模态输入与检索、100 多种语言和 128K token 上下文窗口,Pro 在 ViDoRe V3 上平均得分 85.8,Fast 为 84.5。模型已在 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 上线,Pro 定价为每百万 token 0.12 美元,Fast 为 0.08 美元。
ned pages, slide decks, schematics, and charts contain information that text extraction may miss. Embed 5 can embed page images directly (page-image), or combine an image with its metadata into a single vector (fused text-image). On fused text-image corpora, Embed 5 Pro averages 82.3 across five datasets, ahead of Embed 5 Fast at 81.2 and Gemini Embedding 2 at 61.3. Pro outperforms Gemini Embedding 2 on every dataset in the suite. Page image retrieval is also robust: Embed 5 Pro continues to lea
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