v1.1 · Aggiornamento dell'indice
3 modelli sono entrati nell'indice: Cohere Embed 5 Fast, Cohere Embed 5 Pro, Cohere Embed v4.0.
Benchmark degli Embedding
v1.1Confronta i modelli di embedding su 200 domande di finanza, diritto, supporto tecnico e sanità. Esplora i risultati di recupero di AIMultiple, i prezzi delle API e i dettagli dei modelli. Consulta AIM Embeddings Index Methodology per ulteriori dettagli.
Risultati del benchmark fino al 1 ottobre 2026. Prezzi delle API verificati il 4 novembre 2026.
MODELLO MIGLIORE
Voyage 4 Large
nDCG@10 0.851
MIGLIOR RAPPORTO QUALITÀ-PREZZO
PPLX Embed v1 0.6B
$0.1263 di costo del benchmark
MODELLO PIÙ GRANDE
PPLX Embed v1 4B
4.02B parametri
COPERTURA
25 modelli
4 domini · 200 domande
Costo del benchmark e accuratezza di recupero
Costo totale dell'embedding dei 341.040 passaggi e delle 200 query per ogni modello, rispetto al nDCG@10 medio. È il costo di esecuzione del benchmark, non un prezzo per milione di token. Costo stimato: Cohere Embed v4.0. L'asse nDCG@10 parte da 0.50.
AIM Embedding Index
Classifica
Tutti i 25 modelli, classificati per nDCG@10 medio in finanza, diritto, supporto tecnico e sanità.
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# | Modello | nDCG@10 | Finanza | CUAD (diritto) | TechQA (supporto) | MedRAG (sanità) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  Voyage 4 Large Voyage AI | 0.851 | 0.838 | 0.704 | 0.887 | 0.978 |
| 2 |  Cohere Embed 5 Pro Cohere | 0.850 | 0.791 | 0.759 | 0.894 | 0.953 |
| 3 | Cohere Embed 5 Fast Cohere | 0.839 | 0.808 | 0.762 | 0.846 | 0.940 |
| 4 |  Gemini Embedding 2 Google | 0.830 | 0.824 | 0.731 | 0.796 | 0.967 |
| 5 | Voyage 4 Voyage AI | 0.829 | 0.782 | 0.700 | 0.855 | 0.980 |
| 6 | Voyage 4 Lite Voyage AI | 0.793 | 0.725 | 0.668 | 0.831 | 0.949 |
| 7 | Gemini Embedding 001 Google | 0.785 | 0.755 | 0.634 | 0.787 | 0.963 |
| 8 | Cohere Embed v4.0 Cohere | 0.772 | 0.723 | 0.626 | 0.785 | 0.953 |
| 9 | Voyage Code 4 Voyage AI | 0.770 | 0.824 | 0.687 | 0.616 | 0.952 |
| 10 |  Codestral Embed Mistral AI | 0.766 | 0.790 | 0.588 | 0.753 | 0.933 |
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Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilasciolug 2026
Finanza
0.838
CUAD (diritto)
0.704
TechQA (supporto)
0.887
MedRAG (sanità)
0.978
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilascioset 2026
Finanza
0.791
CUAD (diritto)
0.759
TechQA (supporto)
0.894
MedRAG (sanità)
0.953
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilascioset 2026
Finanza
0.808
CUAD (diritto)
0.762
TechQA (supporto)
0.846
MedRAG (sanità)
0.940
Prezzo ($/1M)$0.2000
Parametri-
Rilasciomag 2026
Finanza
0.824
CUAD (diritto)
0.731
TechQA (supporto)
0.796
MedRAG (sanità)
0.967
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilasciolug 2026
Finanza
0.782
CUAD (diritto)
0.700
TechQA (supporto)
0.855
MedRAG (sanità)
0.980
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilasciolug 2026
Finanza
0.725
CUAD (diritto)
0.668
TechQA (supporto)
0.831
MedRAG (sanità)
0.949
Prezzo ($/1M)$0.1500
Parametri-
Rilascioott 2025
Finanza
0.755
CUAD (diritto)
0.634
TechQA (supporto)
0.787
MedRAG (sanità)
0.963
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilascioapr 2025
Finanza
0.723
CUAD (diritto)
0.626
TechQA (supporto)
0.785
MedRAG (sanità)
0.953
Prezzo ($/1M)-
Parametri-
Rilascioago 2026
Finanza
0.824
CUAD (diritto)
0.687
TechQA (supporto)
0.616
MedRAG (sanità)
0.952
Prezzo ($/1M)$0.1500
Parametri-
Rilascioott 2025
Finanza
0.790
CUAD (diritto)
0.588
TechQA (supporto)
0.753
MedRAG (sanità)
0.933
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Benchmark dei modelli di embedding per data di rilascio
Il miglior nDCG@10 medio di ogni editore per data di rilascio del modello. Ogni gradino è un rilascio che ha superato il miglior risultato precedente dell'editore; i modelli senza data di rilascio non sono mostrati. Il grafico mostra 14 modelli su 25.
AIM Embeddings Index Methodology
Abbiamo valutato i modelli di embedding su un insieme fisso di 200 domande: 50 per ciascun dominio, finanza, diritto, supporto tecnico e sanità. Ogni query cerca nell'intera raccolta di passaggi di testo del proprio dominio. Classifichiamo i modelli in base al nDCG@10 medio, che premia il posizionamento dei passaggi rilevanti registrati in cima ai primi dieci risultati.
Le quattro raccolte contengono 341.040 passaggi di testo: segmenti estratti da documenti sorgente, non un conteggio di frasi o di documenti originali. Le domande sono state selezionate con BM25 e le etichette di rilevanza sono incomplete. Sono risultati su un set di sviluppo, non una valutazione alla cieca su dati riservati. Gli embedding sono stati generati tramite API ospitate; il grafico dei costi mostra quanto è costato a ogni modello l'intero benchmark, e i prezzi di listino delle API compaiono separatamente nella classifica.
AIMultiple
Modelli di embeddingRisultati di recupero dei modelli di embedding in quattro domini, con la configurazione del test e i limiti della valutazione.AIMultiple
Modelli di embedding open sourceRisultati degli 11 modelli a pesi aperti nello stesso benchmark da 200 domande, valutati tramite API ospitate.Scarica tutti i dati
Risultati grezzi di 25 punti dati dai benchmark AIMultiple su cui si basa questo indice. Scaricali come file ZIP contenente un file CSV e un README.
Ultimo aggiornamento: 6 ottobre 2026
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Registro delle modifiche
5 aggiornamenti- v1.1
3 modelli sono entrati nell'indice: Cohere Embed 5 Fast, Cohere Embed 5 Pro, Cohere Embed v4.0.
- v1.1
Benchmark degli Embedding: L'indice usa ora un'esecuzione fissa di 200 query per ogni modello, valutata con nDCG@10. Versione aggiornata a v1.1.
- v1.0
2 modelli sono entrati nell'indice: Gemini Embedding 001, Gemini Embedding 2.
- v1.0
20 modelli sono entrati nell'indice: All-MPNet Base v2, BGE-M3 (dense), BGE Large EN v1.5, Codestral Embed, E5 Base v2 e altri 15.
- v1.0
Modelli di embedding open source: Aggiornati hardware, dimensione del batch e precisione nella configurazione di valutazione.
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