That's NeuralCatálogo de modelos

cohere

Cohere: Rerank 5 Pro

cohere/rerank-5-pro

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

Cohere: Rerank 5 Pro es descrito por el catálogo de OpenRouter como el nivel de mayor precisión de la familia de reranking Rerank 5 de Cohere, con ID canónico cohere/rerank-5-pro-20261028. Acepta texto como entrada y produce una salida de reranking: puntúa y reordena documentos candidatos frente a una consulta para canalizaciones de recuperación. El catálogo indica una longitud de contexto de 32.768 tokens. Toda la información proviene del catálogo de OpenRouter; este paquete de fuentes no incluía una ficha de modelo independiente, por lo que las capacidades son declaradas por la fuente y no medidas de forma independiente.[1]

Puntos fuertes

  • Nivel de mayor precisión dentro de la familia Rerank 5, según el catálogo, orientado a canalizaciones de recuperación.[1]
  • El catálogo de OpenRouter indica una longitud de contexto de 32.768 tokens.[1]

Limitaciones

  • La evidencia es solo de catálogo: este paquete no incluía una ficha de modelo independiente, resultados de benchmarks ni documentación detallada, por lo que la precisión real debe validarse en su carga de trabajo.[1]
  • El catálogo no lista datos de benchmarks ni parámetros admitidos para este modelo.[1]

Dónde utilizarlo

  • Sugerencia editorial: ordenar documentos candidatos frente a una consulta dentro de una canalización de búsqueda o recuperación (RAG), conforme al propósito descrito en el catálogo.[1]
  • Posible opción cuando se prioriza un reranking de mayor precisión dentro de la familia Rerank 5, sujeto a validación en la carga de trabajo.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Cohere: Rerank 5 ProFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Rerank 5 Pro is the higher-accuracy tier of Cohere's Rerank 5 family of reranking models. It scores and reorders candidate documents against a query and is suited for retrieval pipelines...

Especificaciones

ID del modelo
cohere/rerank-5-pro
ID canónico
cohere/rerank-5-pro-20261028
Creador
cohere
Añadido a OpenRouter
03.11.2026
Longitud de contexto
32,768
Modalidad
text->rerank
Modalidades de entrada
text
Modalidades de salida
rerank
Precio por token
Sin precio por token en la instantánea fuente — consulta OpenRouter para la unidad de facturación
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin medición—
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin medición—
EscrituraSin medición—
RazonamientoSin medición—
Análisis de documentosSin medición—
VisiónSin medición—
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

No hay evaluaciones aportadas para este modelo.

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Cohere32,768————100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.