Cohere Embed v3 是企业级嵌入模型，专为检索、分类、聚类等多任务场景优化。支持 100 多种语言，提供多任务嵌入能力，在 MTEB 基准测试中表现优异，是企业搜索和 RAG 应用的理想选择。

核心特性

广泛的多语言支持：支持 100 多种语言的文本嵌入，覆盖全球主要语言市场。无论是英语、中文、西班牙语还是小语种，都能提供高质量的语义表示。这种多语言能力使其特别适合跨国企业和多语言应用场景。

多任务优化：针对不同任务类型提供专门优化的嵌入模式，包括 searchdocument（文档索引）、searchquery（查询嵌入）、classification（分类任务）、clustering（聚类分析）。通过任务特定的优化，在各类应用中都能获得最佳性能。

卓越性能：在权威的 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜中表现优异，平均得分 64.5+ 分。在多语言检索、分类任务、聚类质量等多个维度都展现出色的性能。

长上下文支持：支持最多 512 tokens 的上下文长度，能够处理较长的文本段落和文档片段。这对于处理技术文档、新闻文章等长文本内容非常重要。

高效压缩：支持 int8 量化压缩，在保持性能的同时显著减少存储空间需求。对于需要存储大量向量的应用，这能大幅降低存储成本。

性能基准

MTEB 平均得分：在 MTEB 基准测试中平均得分 64.5+ 分，在商用嵌入模型中处于领先地位。

多语言检索：跨语言检索准确度高，支持用一种语言查询另一种语言的文档。

分类任务：在文本分类任务中 F1 分数优秀，适合内容分类和标注应用。

聚类质量：语义聚类准确，能够有效识别文本的主题和类别。

语义搜索：为企业知识库提供智能语义搜索能力。用户可以用自然语言查询，系统返回语义相关的文档，而不仅仅是关键词匹配。

RAG 系统：在检索增强生成（RAG）系统中，用于文档嵌入和检索。高质量的嵌入确保检索到最相关的文档，提升生成答案的质量。

文本分类：自动分类和标注文本内容，如新闻分类、情感分析、主题标注等。支持多标签分类和层次分类。

相似度计算：计算文本之间的语义相似度，应用于文本去重、内容推荐、抄袭检测等场景。

聚类分析：对大量文本进行主题发现和聚类分析，识别文本集合中的主要主题和模式。

免费试用：提供免费配额，让开发者可以测试和评估模型性能。

按量付费：$0.10/1M tokens 的透明定价，适合中小规模应用。按实际使用量计费，无隐藏费用。

企业方案：为大规模应用提供定制化方案，包括批量折扣、专属支持和 SLA 保障。

Cohere Embed v3 以企业级性能和广泛的多语言支持，成为商用嵌入模型的首选。多任务优化确保在各种应用场景中都能获得最佳性能，而高性价比使其适合各种规模的应用。

对于需要构建智能搜索、RAG 系统或文本分析应用的企业，Embed v3 提供了可靠、高效的嵌入能力。支持 int8 量化的特性使其在大规模部署时能够显著降低成本，特别适合需要处理海量文本的应用场景。