Cohere 发布更快的查询模型 Embed 5，测试显示检索质量几乎无损失

Cohere 周三发布了 Embed 5 系列模型，让团队可以用 Embed 5 Pro 来给数据建向量索引，同时用更快更便宜的 Embed 5 Fast 来查询同一批向量，不用再建第二个索引。以前如果既要低成本又要高质量，往往得维护两套数据表示，现在两个模型共享同一个向量空间，可以直接混用，不需要重新嵌入。Cohere 自己的测试显示，用 Pro 建索引、Fast 查询，检索质量相当于 Pro 对 Pro 的 98.4%，差别很小；Fast 的吞吐量平均是 Pro 的 2.4 倍，价格从每百万 token 0.12 美元降到 0.08 美元。两个模型都支持 256 到 2048 维向量以及 float32、int8、binary 格式，能处理文本、图像和图文融合输入，覆盖 100 多种语言。Embed 5 Pro 和 Fast 已通过 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 开放，也支持 vLLM 私有部署；但生产环境仍建议在自己的数据上重新评测，因为检索错误可能在多步 Agent 流程中被放大。