Cohere 发 Rerank 5：BRIGHT 82.2 分 上下文聚焦

10 月 22 日，Cohere 发布新的重排模型家族 Rerank 5，分为 Pro 与 Fast 两档，Pro 每百万 token 收费 0.05 美元、Fast 收 0.02 美元，context 窗口 32K，支持 100 多种语言，可通过托管 API、Model Vault、微软 Foundry、亚马逊 SageMaker 或私有 VPC 部署。两款模型都不开源权重。

Context Focus 直接返回相关片段

新功能 Context Focus 默认关闭，开启后一次调用会同时返回文档分数和带起止偏移的相关文本片段，开发者可设阈值与最大片段数。官方在 30 个问答数据集上测过，砍掉一半检索文本仍保留 96% 的答案质量，砍掉四分之三保留 87%。在 17 个数据集的搜索智能体测试里，BM25 单独准确率 46%，接入 Rerank 5 Pro 后升到 49%；Context Focus 用 0.1 阈值时每任务 token 减少 19%、准确率到 57%，0.4 阈值下 token 降 34%、准确率 58%，整体比纯 BM25 少用 35% token。六个深度搜索基准上 token 下降 41%，准确率从 39% 升到 52%。

分数变成概率

另一项改动是分数校准，0.7 分意味着 70% 概率该文档有用。官方对人类评分员和 NIST TREC-DL 评审测出的期望校准误差在 0.06 左右，Voyage AI Rerank 3 为 0.234 与 0.307，Rerank 4 Pro 为 0.384 与 0.309。排名质量上，Pro 在 46 个复合数据集的自评中有 39 个排第一，BRIGHT 上得 82.2 分，比 Voyage AI Rerank 3 高 5.8 分，比自家 Rerank 4 Pro 高 12.4 分。

升级不需要重建索引，开发者只要改 model 参数，原有的关键词、向量或混合检索链路可以原样保留。Rerank 5 还能处理 JSON、表格、YAML 这类半结构化记录，两款模型均支持 100 多种语言，并在 19 个非英语语言的内部套件中拿到 14 个第一。速度方面，Pro 在单张 A100 上处理 96 篇文档的请求中位延迟 11.7 秒，Fast 为 4.1 秒。

检索环节的效率竞争，Exa 3.0 搜索 API 的基准对比可作参照。