BAAI / 北京智源
bge-m3
BGE-M3是智源开源的下一代通用向量模型，支持100+语言、8192长度文本输入，同时集成稠密检索、稀疏检索和多向量检索三种功能。 其创新性在于通过BERT架构生成“学习型稀疏嵌入”，结合传统稀疏检索的精确性与密集检索的语义丰富性。 在混合检索（Hybrid Retrieval）和重排序（Re-Ranking）方案下，模型在跨语言、多粒度任务中表现领先。 适用于搜索、问答、RAG等场景
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阿里巴巴qwen3-embedding-4b
Qwen3-Embedding-4B是通义千问团队推出的文本嵌入模型，旨在将文本转换为高质量的向量表示，广泛用于检索、分类、聚类等任务。它拥有40亿参数，支持长达32K的上下文。 该模型具备三大优势：一是支持超过100种语言的多语言能力；二是支持灵活的向量维度自定义（32至2560），便于平衡性能与成本；三是具备指令感知能力，能通过提示词适配特定任务。在权威的MTEB多语言榜单上，其8B版本更是取得了第一名的成绩，展现了卓越的性能
阿里巴巴qwen3-embedding-8b
Qwen3-Embedding-8B是Qwen家族专为文本嵌入和排序设计的8B参数模型，支持100+语言和32K长文本，在MTEB多语言榜单以70.58分排名第一。 其双塔结构生成高维向量，结合指令感知技术，显著提升检索、分类等任务性能。 开源版本提供0.6B至8B全尺寸选择，支持自定义向量维度与微调。