幣界網消息，Cohere 發布了新一代 embedding 模型 Embed 5，分為 Pro 和 Fast 兩個版本。該模型負責將文字、圖片轉換成向量，用於搜索、RAG 和 agent 查找資料。這兩款模型支持文字、圖片和混合輸入，覆蓋100多種語言，上下文最长可達128k token。企業可以先使用質量更高的 Pro 來為文檔建立索引，再使用更快의 Fast 来處理查詢，無需重新生成整套向量。在40個數據集上的測試顯示，Pro 建立索引、Fast 查詢的綜合成績相當於 Pro 全程方案的98.4%，差距約1.6%。Fast 每百萬文字的定價為0.08美元，token 為0.12美元。