Cohere Rerank 4 Pro — это флагманская модель поискового реранкинга нового поколения от компании Cohere, выпущенная в декабре 2025 года. Она представляет собой самую мощную модель реранкинга в портфолио Cohere, предназначенную для задач, где точность ранжирования напрямую влияет на качество конечного результата — в первую очередь в корпоративном поиске и RAG-пайплайнах (Retrieval-Augmented Generation).
В отличие от моделей векторных Embedding (bi-encoder), которые вычисляют сходство между запросом и документом отдельно, Rerank 4 Pro использует кросс-энкодерную архитектуру: модель читает запрос и каждый документ-кандидат совместно, с полным вниманием (full attention), вычисляя релевантность на уровне глубокого семантического взаимодействия. Это позволяет улавливать тонкие смысловые связи, которые недоступны при простом сравнении векторов.
Модель является ключевым компонентом платформы North — агентной AI-платформы Cohere, объединяющей интеллектуальный поиск (Embed, Rerank), большие языковые модели (серия Command) и настраиваемых AI-агентов для автоматизации задач и ускорения принятия решений. Rerank 4 Pro доступна в составе Cohere API, а также через ведущие облачные платформы: Amazon Web Services (SageMaker), Microsoft Azure Foundry и Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Архитектура и принцип работы
Rerank 4 Pro построена на кросс-энкодерной архитектуре. В типичном RAG-пайплайне модель работает следующим образом: сначала система с помощью модели Embedding или гибридного поиска (BM25 + векторный поиск) извлекает 50–200 документов-кандидатов. Затем Rerank 4 Pro «переранжирует» эти кандидаты, вычисляя для каждого точный score релевантности относительно пользовательского запроса. В результате на выходе остаётся топ-5–20 наиболее релевантных документов, которые передаются в генеративную LLM. Такой подход существенно снижает «шум» в контексте LLM и часто улучшает качество ответа сильнее, чем замена на более крупную генеративную модель.
Контекстное окно
Rerank 4 Pro поддерживает контекстное окно размером 32 768 токенов — это примерно в 8 раз больше, чем у предыдущего поколения Rerank 3.5. Окно является общим для запроса и документа: запрос может занимать до половины контекстного окна (не более 16 384 токенов). Документы разбиваются на чанки по 32 764 токена (32 768 минус 4 служебных токена). Такой объём контекста позволяет модели обрабатывать длинные документы — отчёты, контракты, руководства, техническую документацию — и одновременно оценивать несколько пассажей, улавливая взаимосвязи между разделами.
Поддержка языков и типов данных
Модель обладает поддержкой более 100 языков. Ключевая особенность — кросс-языковое ранжирование: запрос на одном языке может ранжировать документы, написанные на другом языке, в рамках одного вызова API. Это позволяет использовать единый индекс поиска для глобальной пользовательской базы без необходимости создавать отдельные пайплайны для каждого языка. Rerank 4 Pro поддерживает не только обычный текст, но и полуструктурированные данные: JSON-документы, таблицы, код, а также данные в стиле электронной почты.
Самообучение (Self-Learning)
Впервые в линейке Rerank модель получает поддержку самообучения — способность адаптировать поведение ранжирования под доменную специфику, терминологию и предпочтения релевантности без необходимости в размеченных обучающих данных.
Дата выхода и версии
Модель Cohere Rerank 4 была анонсирована и выпущена 11 декабря 2025 года. Релиз состоялся одновременно с выходом двух вариантов модели: Rerank 4 Pro (оптимизирован для максимального качества) и Rerank 4 Fast (оптимизирован для низкой задержки). Обе модели разделяют одинаковое мультиязычное покрытие (100+ языков) и контекстное окно в 32K токенов. В апреле 2026 года модель также стала доступна через OpenRouter.
Ценообразование
Rerank 4 Pro тарифицируется за каждый поисковый запрос (per search) — $0.0025 за один поиск (или $2.5 за 1000 поисков).
Сценарии использования
корпоративный поиск и RAG, агентные AI-системы, сложные запросы, глобальные мультиязычные системы.
