Cohere Embed 4

Pesos cerrados Cohere April 2025

Sin estimación

Sin requisitos de hardware para este modelo

Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización
Cohere
Tipo de Organización
Industry
País
Canada
Publicado
15 April 2025

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Language, Vision, Multimodal
Tarea
Semantic embedding, Retrieval-augmented generation, Image embedding

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

Datos de entrenamiento
tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos
Closed — provider access only
Acceso al modelo
API access
Código de entrenamiento
Unreleased

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro
Unknown

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
Introducing Embed 4: Multimodal search for business
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Acerca de este modelo

Cohere Embed 4 fue publicado por Cohere, en el país registrado como Canada, durante April 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como realizando la tarea de semantic embedding, Retrieval-augmented generation, Image embedding.

Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.

Respuestas

Cohere Embed 4 — preguntas comunes

01

Cohere Embed 4— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Cohere, basado en Canada, una organización categorizada como industry.

02

Cohere Embed 4— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2025.

03

Cohere Embed 4— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como manejando la tarea de semantic embedding, Retrieval-augmented generation, Image embedding. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

04

Cohere Embed 4— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

05

Cohere Embed 4— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

06

Cohere Embed 4— ¿cuántos parámetros tiene?

No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.