Cohere 发布了 Embed 5，这是一个新的嵌入模型家族，包含两个层级：用于最高检索质量的 Embed 5 Pro 和用于更低延迟与成本的 Embed 5 Fast。这两个模型均支持文本、图像以及跨 100 多种语言的融合输入，上下文窗口为 128K token。

  • 关键架构特性是 Pro 和 Fast 共享单一嵌入空间，允许用户使用一个模型进行索引，并使用另一个模型进行查询，而无需重新索引。
  • Embed 5 支持可变输出维度（从 2048 降至 256）和低精度输出（float32、int8、binary），显著降低了大规模部署的存储需求。
  • 在 ViDoRe V3 基准测试中，Embed 5 Pro 平均得分为 85.8，Fast 平均得分为 84.5，优于 Voyage 4 Large（83.7）和 Gemini Embedding 2（83.2）。
  • 这些模型已通过 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 全面提供。

共享嵌入空间设计旨在通过允许使用 Pro 进行高质量索引，同时保持 Fast 的快速查询速度，来优化智能体工作负载，从而降低发出多次搜索的智能体的延迟。