BGE-M3
BGE-M3 是智源 2024 年 1 月的多语言嵌入快照,不是 2026 检索王冠。2026-08-17 复核:huggingface.co/BAAI/bge-m3 仍在,MIT,XLM-RoBERTa,568M,1024 维,8192 token,并保留密集 / 多向量 / 稀疏旧文。旧的 首个同时做三种检索 / MIRACL nDCG@10 70.0 / MKQA 75.5% / 超过 OpenAI 最新嵌入 不再当 2026 普查。
如果要仍在表里的 OpenAI v3 行,对比 text-embedding-3-large;如果要更早仍在计费的 OpenAI 快照,对比 text-embedding-ada-002。
核心功能
- 上一代开源卡:我们打开的 HF 页仍托管 2024 权重。引用 568M / 1024 维 / 8192 前先核该卡。
- 不是 2026 榜单:MIRACL 70.0 和 MKQA 75.5 不进表,除非你重跑一手榜。
- 混合检索是旧说法:密集 + 多向量 + 稀疏仍在卡上。不要把它写成 2026 年首个或唯一混合嵌入。
- 不编造 API 美元:自托管或核托管方。不要编造 BGE-M3 每百万价。
适用场景
- 还拿着 2024 年 BGE-M3 书签、需要改目录的人。
- 对比旧混合 BGE 与计费 OpenAI v3 行的人。
- 差点把 MIRACL 70.0 贴进 2026 材料的人。
局限:这次没有重嵌多语言语料,也没有重跑 MIRACL / MKQA。
定价方案
一手页,2026-08-17。
| 部分 | 价格 | 说明 |
|---|---|---|
| BGE-M3 权重 | Hugging Face 上的 MIT 卡 | 许可和文件以活卡为准。 |
| 托管推理 | 核托管方 | 不要编造每百万美元。 |
如果旧博客还把 BGE-M3 写成当前多语言王冠,以本页为更正。
快速开始
- 下载权重前先打开 huggingface.co/BAAI/bge-m3。
- 如果要计费的 OpenAI v3 行,再核 text-embedding-3-large。
- 如果要更便宜的在表 v3 行,再核 text-embedding-3-small。
- 不要把 MIRACL 70.0 贴进材料。
常见问题
BGE-M3 还是多语言嵌入旗舰吗?
不当 2026 普查。它是仍在架上的 2024 MIT 卡。
它在 MKQA 上赢过 OpenAI 吗?
那条旧分数不再当 2026 普查。
和 text-embedding-3-large 一样吗?
不一样。3-large 是计费的 OpenAI v3 行。BGE-M3 是 2024 开源快照。
替代方案
- text-embedding-3-large:仍在表里的 OpenAI v3 large 行。
- text-embedding-3-small:更便宜的在表 OpenAI v3 行。
- text-embedding-ada-002:更早仍在计费的 OpenAI 快照。
使用技巧
- 把 BGE-M3 写成 2024 年 1 月快照。
- 引用 8192 token 或 1024 维前先核 HF 卡。
- 不要编造 2026 MTEB 名次。
总结
BGE-M3 是仍在 Hugging Face 上的 2024 年智源多语言嵌入快照,不是 2026 MIRACL 或 MTEB 王冠。从 huggingface.co/BAAI/bge-m3 起步,再决定 OpenAI v3 行是否已经覆盖你要的检索路径。
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相关工具
Qwen3-Embedding
huggingface.co/Qwen
上一代 Qwen3 嵌入快照。复核:Hugging Face 仍列出该系列。旧的 MTEB 第一和 70.58 不当 2026 普查。
EmbeddingGemma
ai.google.dev/gemma
Google DeepMind 的轻量级多语言文本嵌入模型,专为设备端 AI 优化,内存占用小于 200MB。
Cohere Embed v3
docs.cohere.com/docs/cohere-embed
上一代 Cohere 嵌入模型快照。复核:活目录已经是 Embed 4。不是每百万 $0.10 的 2026 默认路径。
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