В мире, где скорость и точность поиска информации критичны, Cohere заявляет о явном превосходстве. Их модель Embed 5 Fast превзошла конкурента от Google, EmbeddingGemma 2, в подавляющем большинстве тестов, подтверждая, что специализированные решения продолжают удерживать позиции.
Cohere утверждает, что их модель Embed 5 Fast показала лучшие результаты в более чем 95% из 163 наборов данных. Для оценки использовалась метрика RCP-nDCG@10, что является прямым вызовом Google в сегменте эмбеддингов (векторных представлений данных).
Модель Embed 5 Fast является частью семейства Embed 5 от Cohere, выпущенного ранее. Она оптимизирована для низкой задержки и стоимости запросов, в то время как Embed 5 Pro нацелена на максимальное качество. Обе модели поддерживают текст, изображения и их комбинации, а также более 100 языков.
Google представила EmbeddingGemma 2 незадолго до заявления Cohere, позиционируя её как лёгкую и открытую мультимодальную модель для эмбеддингов. Она предназначена для работы непосредственно на устройствах, что делает сравнение Cohere прямым ответом на конкурентное предложение.
Заявление Cohere подчёркивает продолжающуюся гонку за лидерство в ключевой технологии эмбеддингов, где специализированные решения могут превосходить предложения крупных игроков. Однако, Cohere не предоставила подробных технических отчётов или методологии бенчмарков для независимой проверки этих утверждений.