voyage-3-largeは、Voyage AIが2025年1月に発表した最新の最先端汎用および多言語embeddingモデルで、法律、金融、コードを含む100データセットにわたる8つの評価ドメインで第1位にランクされています。

性能優位性

voyage-3-largeは複数の次元で競合他社を上回ります：

法律、金融、コードなどの専門ドメインで特に優れており、2025年の検索性能ベンチマークを設定しています。

核心機能

以下の出力次元値をサポート：

Matryoshka学習と量子化対応トレーニングにより、voyage-3-largeはより小さい次元とint8およびバイナリ量子化をサポートし、検索品質への影響を最小限に抑えながらベクトルデータベースコストを大幅に削減します。

voyage-3-largeはint8、uint8、binary、ubinaryデータタイプをサポートし、極限のストレージと計算最適化オプションを提供します。

法律、金融、医療、コードなどの専門ドメインで、voyage-3-largeは汎用embeddingモデルに対して顕著な優位性を示します。

AWS Marketplaceデータに基づく：

長所:

短所:

10億個の2048次元ベクトルのストレージコスト：

大規模ベクトルデータベースにとって、このコスト削減は革命的です。

voyage-3-largeは最先端の検索性能を追求する第一選択であり、特に以下に適しています：

一般的なシナリオでは、OpenAI text-embedding-3-largeがより成熟したエコシステムを提供します。多言語およびオープンソースのニーズには、BGE-M3がより良い選択です。しかし、専門ドメインと最大性能要件には、voyage-3-largeが2025年の最良の選択です。