Cohere Embed 4多模态模型升级：长文本处理与跨模态能力突破-AI技术新趋势

2025年4月16日，Cohere 发布了其最新一代多模态搜索模型 Embed 4，在多模态数据处理、长文本建模和跨模态检索能力上实现了显著提升，进一步巩固了其在企业级 AI 搜索领域的领先地位。

128,000 个 token 的上下文窗口，理论上可处理约 200 页文档，解决了传统模型在处理超长文本时的性能瓶颈。支持跨文本、图像和表格的联合搜索，能够直接处理扫描文档和手写文件，无需复杂预处理。

在 Embed 3 的基础上增强了多模态能力，支持 文本、图像、表格 等多种数据类型的联合嵌入，可实现跨模态的语义检索。

针对企业数据中常见的拼写错误和格式问题，经过“嘈杂的现实世界数据”训练，保持高准确性。

充分考虑了金融、医疗保健和制造业等监管严格行业的需求，支持在虚拟私有云或内部技术堆栈上部署，增强数据安全性。

支持 100 多种语言，能够创建压缩数据嵌入以降低存储成本，同时扩展性优异，可满足大型组织的需求

解决了传统嵌入模型在理解复杂多模态企业数据时的天然缺陷，减少了繁琐的数据预处理需求。

通过生成嵌入，企业可将各类数据转化为 RAG（检索增强生成）用例所需的数值表示，提高 AI 代理答案的准确性，避免“幻觉”现象。

与 Qodo-Embed-1-1.5B 和 MongoDB 收购的 Voyage AI 模型 等竞争对手相比，Embed 4 在跨数据类型的准确性、企业级效率和应用场景覆盖上具有显著优势。

Embed 4 不仅在技术上实现了重大突破，更将极大地改善代理的应用场景，有望成为企业级代理和 AI 助手的“最佳搜索引擎”。随着技术的进一步发展，该模型可能会在更多行业中发挥关键作用，推动 AI 搜索技术的普及与应用。