jina-v5-text-small añadido
El modelo más reciente en los Benchmarks de modelos de embeddings es jina-v5-text-small.
Benchmarks de Embeddings
Benchmarks transparentes de modelos de embeddings basados en las propias evaluaciones de recuperación de AIMultiple sobre modelos de embeddings comerciales y de código abierto en tres dominios RAG empresariales. Ver la metodología.
MEJOR MODELO
voyage-3.5
nDCG@3 0.943
Mejor relación calidad-precio
pplx-0.6b
$0.0040 / 1M
Modelo más grande
KaLM-Gemma3-12B
11.8B parámetros
Cobertura
29 modelos
3 dominios de recuperación · 87 evaluaciones
Benchmarks de modelos de embeddings (nDCG@3)
Clasificación
Todos los modelos de embeddings evaluados, ordenados por su promedio nDCG@3 en tres dominios.
Filtrar y ordenar
# | Modelo | 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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Precio$0.060
Parámetros-
Lanzamientomay 2025
CUAD (legal)
0.91
TechQA (support)
0.965
MedRAG (health)
0.954
Precio$0.120
Parámetros-
Lanzamientoene 2026
CUAD (legal)
0.873
TechQA (support)
0.966
MedRAG (health)
0.986
Precio$0.200
Parámetros-
Lanzamientomar 2026
CUAD (legal)
0.896
TechQA (support)
0.93
MedRAG (health)
0.969
Precio$0.022
Parámetros7.5B
Lanzamientooct 2025
CUAD (legal)
0.86
TechQA (support)
0.952
MedRAG (health)
0.963
Precio$0.150
Parámetros-
Lanzamientojul 2025
CUAD (legal)
0.898
TechQA (support)
0.886
MedRAG (health)
0.981
Precio$0.020
Parámetros-
Lanzamientoene 2026
CUAD (legal)
0.859
TechQA (support)
0.948
MedRAG (health)
0.956
Precio$0.120
Parámetros-
Lanzamientoabr 2024
CUAD (legal)
0.913
TechQA (support)
0.902
MedRAG (health)
0.941
Precio$0.041
Parámetros7.1B
Lanzamientojun 2024
CUAD (legal)
0.842
TechQA (support)
0.911
MedRAG (health)
0.962
Precio$0.0066
Parámetros1.6B
Lanzamientoabr 2026
CUAD (legal)
0.836
TechQA (support)
0.897
MedRAG (health)
0.952
Precio$0.012
Parámetros596M
Lanzamientomar 2026
CUAD (legal)
0.872
TechQA (support)
0.841
MedRAG (health)
0.961
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Benchmarks de modelos de embeddings por fecha de lanzamiento
nDCG@3 frente a la fecha de lanzamiento de cada modelo
Precio frente a precisión de recuperación
Coste efectivo frente a nDCG@3. Los modelos comerciales se valoran a su tarifa de lista de API y los autoalojados al coste amortizado de GPU de ejecutarlos en una sola H100.
Metodología
Cómo se construyen los benchmarks de modelos de embeddings
Los benchmarks de modelos de embeddings puntúan cada modelo con nDCG@3, la proporción de consultas en las que el documento correcto aparece entre los 3 primeros resultados, y promedian su posición en los tres dominios de recuperación en los que fue evaluado. Cada benchmark de abajo alimenta esa puntuación.
AIMultiple
Modelos de embeddingsPrecisión de recuperación de 15 APIs comerciales de embeddings en corpus jurídicos, de soporte y sanitarios.AIMultiple
Modelos de embeddings de código abiertoPrecisión de recuperación y coste de GPU de 14 modelos de embeddings de código abierto, autoalojados en una sola H100.Actualizaciones recientes
Actualizaciones recientes
Últimos cambios en los Benchmarks de modelos de embeddings, la cobertura de modelos y la metodología de benchmarks de AIMultiple.
Jina AI
jina-v5-text-small
Nuevo modelo añadido a los Benchmarks de modelos de embeddings.
Microsoft
harrier-oss-0.6b
Nuevo modelo añadido a los Benchmarks de modelos de embeddings.
Google
gemini-2-preview
Nuevo modelo añadido a los Benchmarks de modelos de embeddings.
Voyage AI
voyage-4-large
Nuevo modelo añadido a los Benchmarks de modelos de embeddings.
