Labor
Organisation, die das Modell entwickelt oder veröffentlicht und dessen technische und Sicherheitsdokumentation pflegt.
Entdecke die dokumentierten Modelle, veröffentlichten Bewertungen und Primärquellen dieser Organisation.
Enterprise-RAG, Mehrsprachigkeit und private Bereitstellung.
16 SEP 2026↗ UNTERNEHMENSWEITES MULTIMODALES EMBEDDINGMultimodales Embedding-Modell für Text, Bilder und gemischte Dokumente mit konfigurierbaren Dimensionen.
18 SEP 2026↗ RAG UND TOOLSFrüheres kommerzielles Modell, optimiert für RAG, Zitate, Tools und hohe Leistung bei Unternehmens-Workloads.
18 SEP 2026↗ UNTERNEHMENSWEITES MULTIMODALES EMBEDDINGEmbedding-Modell für hochwertige Indexierung von Texten, Bildern und gemischten Dokumenten. Unterstützt über hundert Sprachen und teilt einen Vektorraum mit Embed 5 Fast: Dokumente lassen sich mit Pro indexieren und mit Fast durchsuchen, ohne den Index neu aufzubauen.
01 OKT 2026↗ UNTERNEHMENSWEITES MULTIMODALES EMBEDDINGEmbedding-Variante für interaktive Suche, Agentenabfragen und hohen Datenverkehr. Verarbeitet Texte, Bilder und gemischte Dokumente in über hundert Sprachen. Teilt den Vektorraum von Pro, um bestehende Indizes zu geringeren Textkosten abzufragen.
01 OKT 2026↗Die Zahlen werden mit dem von der Quelle angegebenen Kontext dargestellt. Ein Anbieterergebnis ist kein unabhängiger Vergleich und ersetzt keine eigene Bewertung.
| Modell | Benchmark | Ergebnis | Metrik |
|---|---|---|---|
| Command A+ | Throughput frente a Command A Reasoning | +110 % | Durchsatz |
| Command A+ | Latencia frente a Command A Reasoning | −30 % | Latenz |
| Cohere Embed 4 | Evaluaciones Embed 4 | Veröffentlicht | Multimodales Retrieval |
| Command R 08‑2024 | Evaluaciones Command R | Veröffentlicht | RAG und Tool-Nutzung |
| Cohere Embed 5 Pro | ViDoRe V3 | 85,8 | RCP-nDCG@10 |
| Cohere Embed 5 Pro | FinanceBench | 80,1 | RCP-nDCG@10 |
| Cohere Embed 5 Pro | FinQA | 90,0 | RCP-nDCG@10 |
| Cohere Embed 5 Fast | ViDoRe V3 | 84,5 | RCP-nDCG@10 |
| Cohere Embed 5 Fast | FinanceBench | 80,0 | RCP-nDCG@10 |
| Cohere Embed 5 Fast | FinQA | 88,8 | RCP-nDCG@10 |
Eine Organisation, ein Produkt und ein Modell sind nicht dieselbe Einheit. Inferama trennt sie, um Fähigkeiten oder kommerzielle Bedingungen nicht dem falschen Element zuzuschreiben.
Organisation, die das Modell entwickelt oder veröffentlicht und dessen technische und Sicherheitsdokumentation pflegt.
Identifizierbare Version mit Limits, Modalitäten und Verhalten, die sich zwischen Veröffentlichungen ändern können.
API, Anwendung, angebundene Cloud oder kommerzieller Tarif; jeder Kanal kann unterschiedliche Preise, Aufbewahrungsfristen und Limits haben.
Zu jeder Aussage müssen die konsultierte offizielle Seite und das Prüfdatum festgehalten werden.
Eine Analyse des Zusammenschlusses von Aleph Alpha und Cohere: bestätigte Fakten, mögliche Auswirkungen auf das Angebot souveräner Modelle, regulatorische Fragen und eine Checkliste zur Prüfung von Lizenzen und Zugangskanälen.
16 Okt 2026 ↗ PAPEREin reproduzierbares Protokoll zur Untersuchung von Antworten bei ausreichender, widersprüchlicher oder fehlender Evidenz. Dieser Vorschlag schreibt dem Modell keine Punktzahlen zu, sondern legt fest, was vor der Veröffentlichung von Ergebnissen festgelegt, gemessen und offengelegt werden sollte.
03 Okt 2026 ↗ ANALISISCohere zufolge erzielte Embed 5 Pro unter den getesteten Modellen den höchsten Durchschnittswert; besonders hervorgehoben wird die Suche in Finanzdokumenten. Die verfügbaren Angaben reichen jedoch nicht aus, um die Punktzahl, die Methodik, den genauen Preis oder sämtliche Nutzungsbedingungen zu überprüfen.
03 Okt 2026 ↗ ANALISISDie vorliegenden Unterlagen ordnen Embed 5 Fast der Embed-5-Familie zu. Sie reichen jedoch nicht aus, um die Eingabemodalitäten, die Verfügbarkeit über einzelne Zugangskanäle, den geltenden Preis oder die Retrieval-Ergebnisse zu bestätigen. Hier erfahren Sie, was sich belegen lässt – und was noch geprüft werden muss.
03 Okt 2026 ↗ COMPARATIVAEs reicht nicht, einen Preis pro Aufruf oder Nutzungseinheit zu vergleichen. Um festzustellen, ob sich Embed 4 für einen bestimmten Korpus lohnt, müssen Sie zunächst die kommerziellen Bedingungen des jeweiligen Zugangskanals prüfen und die Qualität anhand vorab festgelegter Suchanfragen und Relevanzkriterien messen.
01 Okt 2026 ↗ ANALISISSTRICT, CONTEXTUAL und NONE – in Chat V2 OFF genannt – verändern die Sicherheitsanweisungen, die in eine Anfrage aufgenommen werden. Sie zertifizieren keine Anwendung und belegen nicht, wie sich ein Ablauf mit Dokumenten oder Tools verhält. Dieser Leitfaden erläutert den Umfang der Modi und schlägt ein Prüfverfahren vor.
25 Sep 2026 ↗