Laboratoire
Entité qui développe ou publie le modèle et maintient sa documentation technique et de sécurité.
Consultez les modèles documentés, les évaluations publiées et les sources primaires associées à cette organisation.
RAG d’entreprise, multilingue et déploiement privé.
16 SEPT. 2026↗ EMBEDDINGS MULTIMODAUX D’ENTREPRISEModèle d’embeddings multimodaux pour le texte, les images et les documents mixtes avec des dimensions configurables.
18 SEPT. 2026↗ RAG ET OUTILSModèle commercial antérieur optimisé pour le RAG, les citations, les outils et les hautes performances sur les charges d’entreprise.
18 SEPT. 2026↗ EMBEDDINGS MULTIMODAUX D’ENTREPRISEModèle d'embeddings pour une indexation de haute qualité de textes, d'images et de documents mixtes. Il prend en charge plus de cent langues et partage son espace vectoriel avec Embed 5 Fast, permettant d'indexer avec Pro et de rechercher avec Fast sans reconstruire l'index.
01 OCT. 2026↗ EMBEDDINGS MULTIMODAUX D’ENTREPRISEVariante d'embeddings pour la recherche interactive, les requêtes d'agents et les forts volumes. Accepte textes, images et documents mixtes dans plus de cent langues. Partage l'espace vectoriel de Pro pour interroger les index existants à moindre coût pour le texte.
01 OCT. 2026↗Les chiffres sont présentés avec le contexte communiqué par leur source. Un résultat du fournisseur n’est pas une comparaison indépendante et ne remplace pas votre propre évaluation.
| Modèle | Benchmark | Résultat | Métrique |
|---|---|---|---|
| Command A+ | Throughput frente a Command A Reasoning | +110 % | Débit |
| Command A+ | Latencia frente a Command A Reasoning | −30 % | Latence |
| Cohere Embed 4 | Evaluaciones Embed 4 | Publiées | Récupération multimodale |
| Command R 08‑2024 | Evaluaciones Command R | Publiées | RAG et utilisation d’outils |
| 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 |
Une organisation, un produit et un modèle ne constituent pas la même unité. Inferama les distingue afin d’éviter d’attribuer des capacités ou des conditions commerciales au mauvais élément.
Entité qui développe ou publie le modèle et maintient sa documentation technique et de sécurité.
Version identifiable avec des limites, des modalités et un comportement susceptibles de changer entre les lancements.
API, application, cloud associé ou offre commerciale ; chaque canal peut avoir des tarifs, une rétention et des limites différents.
Chaque affirmation doit conserver la page officielle consultée et la date de vérification.
Analyse du rapprochement entre Aleph Alpha et Cohere : faits confirmés, effets sur l’offre de modèles souverains, enjeux réglementaires et liste de contrôle pour vérifier les licences et les modalités d’accès.
16 oct. 2026 ↗ PAPERUn protocole reproductible pour examiner les réponses lorsque les preuves sont suffisantes, contradictoires ou absentes. Cette proposition n’attribue aucun score au modèle : elle définit ce qu’il faudrait fixer, mesurer et publier avant de présenter des résultats.
03 oct. 2026 ↗ ANALISISCohere attribue à Embed 5 Pro le meilleur résultat moyen parmi les modèles qu’elle a testés et souligne ses performances en récupération de documents financiers. Les informations disponibles ne permettent pas de vérifier le score, la méthodologie, le prix exact ni toutes les conditions d’utilisation.
03 oct. 2026 ↗ ANALISISLes éléments fournis identifient Embed 5 Fast comme une variante de la famille Embed 5, mais ne suffisent pas à confirmer ses modalités d’entrée, sa disponibilité selon les canaux, son prix applicable ni ses résultats en recherche. Voici ce que l’on peut affirmer et ce qui reste à vérifier.
03 oct. 2026 ↗ COMPARATIVAComparer un tarif par appel ou par unité de facturation ne suffit pas. Pour savoir si Embed 4 est intéressant sur un corpus donné, il faut d’abord vérifier les conditions commerciales du canal utilisé, puis mesurer la qualité à partir de requêtes et de critères de pertinence définis à l’avance.
01 oct. 2026 ↗ ANALISISSTRICT, CONTEXTUAL et NONE — appelé OFF dans Chat V2 — modifient les instructions de sécurité intégrées à la requête. Ils ne certifient pas une application et ne démontrent pas comment se comportera un flux utilisant des documents ou des outils. Ce guide précise leur portée et propose un protocole d’évaluation.
25 sept. 2026 ↗