全网最全对比：主流Embedding模型实测（附代码+部署方案）

全网最全对比：主流Embedding模型实测（附代码+部署方案）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/ruild88/article/details/145968779

本文将对8大主流Embedding模型进行全面对比评测，从多语言支持、模型规模、性能表现、适用场景和部署成本等多个维度进行详细分析。通过MTEB基准测试数据，结合具体应用场景，帮助读者选择最适合的Embedding模型。

示意图：不同模型在语义相似度任务中的表现对比，来源：MTEB基准测试

一、评测维度与实验设计

本次评测从以下维度对比8大模型：

• 多语言支持：是否覆盖中英文及更多语言
• 模型规模：参数量与推理资源需求
• 性能表现：MTEB/C-MTEB基准得分及长文本处理能力
• 适用场景：通用检索、领域专用、代码处理等
• 部署成本：本地化/云服务/API调用成本

实验数据：使用中文百科文本、技术文档、电商评论等混合语料，分块策略为Chunk=512 tokens，Overlap=20

二、8大主流Embedding模型实测对比

1. BGE-M3（智源研究院）

• 核心特性：

• 支持100+语言，输入长度达8192 tokens

• 融合密集、稀疏、多向量混合检索（MTEB检索任务得分64.2）

• 训练数据包含1.2亿文本对与合成数据

• 部署方案：

# 使用FlagEmbedding库调用
from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel
model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3', use_fp16=True)
dense_emb, sparse_emb = model.encode(["样例文本"], return_dense=True, return_sparse=True)

• 适用场景：跨语言长文档检索、高精度场景