jina-v5-text-small hinzugefügt
Das neueste Modell in den Embedding-Modell-Benchmarks ist jina-v5-text-small.
Embedding-Benchmarks
Transparente Embedding-Modell-Benchmarks, die auf AIMultiples eigenen Retrieval-Evaluierungen kommerzieller und quelloffener Embedding-Modelle über drei Enterprise-RAG-Domänen beruhen. Zur Methodik.
TOP-MODELL
voyage-3.5
nDCG@3 0.943
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
pplx-0.6b
$0.0040 / 1M
Größtes Modell
KaLM-Gemma3-12B
11.8B Parameter
Abdeckung
29 Modelle
3 Retrieval-Domänen · 87 Evaluierungen
Embedding-Modell-Benchmarks (nDCG@3)
Rangliste
Alle getesteten Embedding-Modelle, sortiert nach ihrem nDCG@3-Mittel über drei Domänen.
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# | Modell | nDCG@3 | CUAD (legal) | TechQA (support) | MedRAG (health) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  voyage-3.5 Voyage AI | 0.943 | 0.910 | 0.965 | 0.954 |
| 2 | voyage-4-large Voyage AI | 0.942 | 0.873 | 0.966 | 0.986 |
| 3 |  gemini-2-preview Google | 0.932 | 0.896 | 0.930 | 0.969 |
| 4 |  nvidia-nemotron-8b NVIDIA | 0.925 | 0.860 | 0.952 | 0.963 |
| 5 | gemini-001 Google | 0.922 | 0.898 | 0.886 | 0.981 |
| 6 | voyage-4-lite Voyage AI | 0.921 | 0.859 | 0.948 | 0.956 |
| 7 | voyage-law-2 Voyage AI | 0.919 | 0.913 | 0.902 | 0.941 |
| 8 |  SFR-Embedding-2_R Salesforce | 0.905 | 0.842 | 0.911 | 0.962 |
| 9 |  jina-v5-text-small Jina AI | 0.895 | 0.836 | 0.897 | 0.952 |
| 10 |  harrier-oss-0.6b Microsoft | 0.891 | 0.872 | 0.841 | 0.961 |
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Preis$0.060
Parameter-
ErschienenMai 2025
CUAD (legal)
0.91
TechQA (support)
0.965
MedRAG (health)
0.954
Preis$0.120
Parameter-
ErschienenJan 2026
CUAD (legal)
0.873
TechQA (support)
0.966
MedRAG (health)
0.986
Preis$0.200
Parameter-
ErschienenMär 2026
CUAD (legal)
0.896
TechQA (support)
0.93
MedRAG (health)
0.969
Preis$0.022
Parameter7.5B
ErschienenOkt 2025
CUAD (legal)
0.86
TechQA (support)
0.952
MedRAG (health)
0.963
Preis$0.150
Parameter-
ErschienenJul 2025
CUAD (legal)
0.898
TechQA (support)
0.886
MedRAG (health)
0.981
Preis$0.020
Parameter-
ErschienenJan 2026
CUAD (legal)
0.859
TechQA (support)
0.948
MedRAG (health)
0.956
Preis$0.120
Parameter-
ErschienenApr 2024
CUAD (legal)
0.913
TechQA (support)
0.902
MedRAG (health)
0.941
Preis$0.041
Parameter7.1B
ErschienenJun 2024
CUAD (legal)
0.842
TechQA (support)
0.911
MedRAG (health)
0.962
Preis$0.0066
Parameter1.6B
ErschienenApr 2026
CUAD (legal)
0.836
TechQA (support)
0.897
MedRAG (health)
0.952
Preis$0.012
Parameter596M
ErschienenMär 2026
CUAD (legal)
0.872
TechQA (support)
0.841
MedRAG (health)
0.961
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Embedding-Modell-Benchmarks nach Erscheinungsdatum
nDCG@3 im Verhältnis zum Erscheinungsdatum des Modells
Preis vs. Retrieval-Genauigkeit
Effektive Kosten im Verhältnis zu nDCG@3. Kommerzielle Modelle werden zum API-Listenpreis angesetzt, selbst gehostete Modelle zu den amortisierten GPU-Kosten für den Betrieb auf einer einzelnen H100.
Methodik
Wie die Embedding-Modell-Benchmarks entstehen
Die Embedding-Modell-Benchmarks bewerten jedes Modell anhand von nDCG@3 - dem Anteil der Anfragen, bei denen das gesuchte Dokument unter den ersten 3 Treffern landet - und mitteln seine Position über die drei Retrieval-Domänen, in denen es evaluiert wurde. Jeder Benchmark unten fließt in diesen Wert ein.
Neueste Aktualisierungen
Neueste Aktualisierungen
Aktuelle Änderungen an den Embedding-Modell-Benchmarks, der Modellabdeckung und der Benchmark-Methodik von AIMultiple.
Jina AI
jina-v5-text-small
Neues Modell zu den Embedding-Modell-Benchmarks hinzugefügt.
Microsoft
harrier-oss-0.6b
Neues Modell zu den Embedding-Modell-Benchmarks hinzugefügt.
Google
gemini-2-preview
Neues Modell zu den Embedding-Modell-Benchmarks hinzugefügt.
Voyage AI
voyage-4-large
Neues Modell zu den Embedding-Modell-Benchmarks hinzugefügt.
