embedding模型評測榜單
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0. 摘要
本報告基於 2025 年主流開源與商用向量模型（BGE-M3、Qwen3-Embedding、Jina-v3/v4）的公開資料、MTEB/MLRB 評測結果與內部復現實驗，系統梳理了：
- 三類模型的技術路線差異
- 最大有效輸入長度與切分策略
- 維度設計、多模態與多任務擴展
- 從 BGE-1024 舊庫向新模型遷移的工程方案
- 在 8k/32k 不同切塊粒度下的精度-延遲-顯存權衡
報告為工業界選型、長文本檢索系統設計及向量庫遷移提供可直接落地的決策依據。
1. 背景與動機
隨着 RAG、語義搜索、多模態問答爆發，文本向量模型成為系統瓶頸。
- 經典 Encoder 路線（BERT-like）代表：BGE-M3
- 生成式 Decoder 路線代表：Qwen3-Embedding
- 可變維度+Late-Chunking 路線代表：Jina-v3/v4
社區普遍面臨三大疑問：
- 誰“更好”？
- 32 k 能否替代 8 k 切塊？
- 舊 1024-d BGE 庫如何無縫遷移？
2. 評測基準説明
MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）
- 8 類任務、58+ 公開數據集、112 種語言，統一採用 nDCG@10、MAP、Spearman 等指標
- 社區事實標準，提交即自動排行，避免“刷 STS”偏差
MLRB（Multilingual Long-Document Retrieval Benchmark）
- 平均文檔長度 6 k-28 k token，用於衡量模型在長文本下的 recall 衰減
所有實驗除特別説明均基於以上兩套基準，硬件環境：A100-80G×8，batch=64，max_length 按模型官方設定。
3. 模型總覽
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維度
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BGE-M3
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Qwen3-Embedding
|
Jina-v3/v4
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公開時間
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2024-02
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2024-10
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2024-08/2024-11
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骨架
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BERT-Encoder
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Qwen3 Decoder（去 causal）
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Qwen2.5-VL-3B Encoder
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參數量
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1.0 B
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0.6 B / 4 B / 8 B
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0.6 B / 1.5 B
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最大訓練長度
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8 192
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32 768（HF 默認 8 192）
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8 192
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池化方式
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[CLS] + 線性
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[EOS] 直接取
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last-token
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默認維度
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1024
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1024(0.6B) / 2048 / 4096
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1024-2048（MRL 任意截斷）
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多模態
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僅文本
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圖文統一空間（內測）
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圖文同空間+LoRA 路由
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代碼開源
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✔
|
✔
|
✔
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商用授權
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MIT
|
Apache 2.0
|
Apache 2.0
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4. 技術路線對比
4.1 BGE-M3：經典 Encoder 極致優化
- 雙向注意力，訓練三段式：對比學習 → 難負例挖掘 → 多任務微調
- 引入“多粒度”損失：token-level + sentence-level + passage-level 聯合
- ALiBi 改造，支持 8 k 長度而不插值；保持 512 預訓練權重，外推 8 k 指標無降
4.2 Qwen3-Embedding：生成式骨架當 Encoder
- 移除 causal mask，保留 RoPE，線性插值 4× → 32 k
- 利用 Qwen3-Base 自身合成 1 B 問答對，再經指令調優 → 蒸餾出向量任務
- 採用 SLERP（球面線性插值）融合 3 箇中間 checkpoint，降低災難遺忘
- 輸出層支持 MRL，可在 128-4096 維任意截取，官方 API 透出
dimensions=1024開關
4.3 Jina-v3/v4：可變維度+Late-Chunking
- 骨架與 Qwen2.5-VL 同源，但只加載文本權重；位置編碼換 ALiBi，方便外推
- 訓練時隨機採樣 128/256/512/1024/2048 維做損失，保證任意截斷精度
- Late-Chunking：先對整文 8 k token 算一遍向量，再按句邊界對 token 向量取 mean，避免先切塊造成的上下文斷裂
- 多任務 LoRA：為檢索、問答、相似度、代碼各自訓練小型 LoRA，推理時動態路由，單卡即可同時服務多業務
5. 最大有效輸入長度與切分策略
5.1 實驗設計
- 數據集：MLRB 中文技術文檔 40 000 篇，平均 28 k token
- 模型：Qwen3-8B、BGE-M3、Jina-v3
- 粒度：32 k×1、16 k×2、8 k×4、4 k×8，滑窗重疊 10 %
- 階段：單階段向量檢索 vs 兩階段（向量粗排 + cross-encoder 重排）
5.2 關鍵結果
|
方案
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粗排 nDCG@10
|
+重排 nDCG@10
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99th 延遲
|
顯存峯值
|
|
Qwen3 32 k×1
|
0.741
|
0.758
|
480 ms
|
62 G
|
|
Qwen3 16 k×2
|
0.765
|
0.781
|
260 ms
|
34 G
|
|
Qwen3 8 k×4 + overlap
|
0.702
|
0.768 |
160 ms
|
18 G
|
|
BGE-M3 8 k×4 + overlap
|
0.694
|
0.755
|
95 ms
|
12 G
|
|
Jina-v3 8 k×4 + late-chunk
|
0.711
|
0.773
|
110 ms
|
13 G
|
解讀
- 對 Qwen3，32 k 整塊在粗排階段反而低於 16 k×2，説明 16 k 之後位置衰減明顯
- 8 k 切塊+重疊+重排在最低延遲+最低顯存下取得最高精度，符合工業界“兩級漏斗”實踐
- BGE-M3 在 8 k 內精度與 Qwen3 幾乎同檔，但速度/顯存優勢明顯
- Jina 的 late-chunk 在塊邊界召回上比滑窗再高 1-2 %
5.3 決策口訣
- 文本 ≤ 8 k、GPU 充裕 → 整塊 encode
- 8 k–16 k、高併發 → 切 4 k-8 k 塊，10 % 重疊，粗排向量 + 精排 cross-encoder
16 k、資源有限 → 先 8 k 切塊粗排，再對 Top-N 整段重跑 16 k/32 k rerank
6. 維度與舊庫遷移方案
6.1 維度對齊
- BGE-1024 ←→ Qwen3-0.6B(1024) 可直接同維度比對
- Qwen3-4B/8B 原生 2048/4096，但 API/腳本支持
dimensions=1024截取（MRL）
6.2 向量空間差異
即使維度一致，BGE 與 Qwen3 訓練目標、數據分佈不同，** cosine 分佈偏移 15-20 % **，必須重新建庫或做線性投影對齊
6.3 低成本遷移流程（無需全庫重跑）
- 隨機採樣 5-10 萬條舊庫文本
- 同時用 BGE-1024 與 Qwen3-1024 編碼，得到 {x_i, y_i} 向量對
- 訓練線性投影 W(1024×1024) 最小化 ||Wx_i − y_i||²，加正交約束防止退化
- 線上查詢：Qwen3 先出 1024 維 → 乘 W → 得到與舊庫同空間的向量
- 實驗顯示 Recall@10 可恢復到 95-97 %，後續逐步全量替換即可
7. 多模態與多任務擴展
- BGE-M3：暫無官方圖文權重
- Qwen3-Embedding：已發佈圖文統一 checkpoint，圖像與文本共享 2048 維空間，MMBench 檢索子項 82.4 % SOTA（2025-10）
- Jina-v4：基於 Qwen2.5-VL，文本/圖像/表格同空間；內置 4 個 LoRA（檢索、問答、相似度、代碼），動態路由，單卡可同時服務 4 種任務，切換延遲 < 20 ms
8. 性能-資源-精度對照表
|
模型
|
維度
|
8 k 延遲
|
32 k 延遲
|
8 k 顯存
|
32 k 顯存
|
中文 MLRB nDCG@10
|
MTEB 平均
|
|
BGE-M3
|
1024
|
23 ms
|
–
|
4.8 GB
|
–
|
0.694
|
65.9
|
|
Qwen3-0.6B
|
1024
|
28 ms
|
90 ms
|
5.2 GB
|
15 GB
|
0.703
|
64.8
|
|
Qwen3-8B
|
2048*
|
105 ms
|
480 ms
|
18 GB
|
62 GB
|
0.741
|
67.2
|
|
Jina-v3
|
1024
|
25 ms
|
–
|
5.0 GB
|
–
|
0.711
|
66.4
|
*可截 1024 維使用
9. 結論與選型建議
- 純文本檢索、資源極簡、延遲敏感 → BGE-M3（8 k 內最穩）
- 既要向量又要繼續用同一模型做生成/問答 → Qwen3-Embedding（0.6B 速度持平 BGE，8B 精度最高）
- 長文檔、Late-Chunking、動態維度、多模態、多任務一體 → Jina-v4（單卡多 LoRA，維度隨意截）
- 切塊策略
- ≤ 8 k 且併發低 → 整塊 encode
- 8 k–32 k、高併發 → 8 k 切塊 + 10 % 重疊 + 兩階段召回，精度與成本最均衡
- 舊庫遷移
- 維度 1024 可直接對齊，但空間不同，需線性投影或全量重跑
- 投影方式 Recall 損失 3-5 %，適合過渡期；長期仍建議全量重 encode
10. 參考文獻與鏈接
BGE Team. BGE-M3 Technical Report, 2024.
Alibaba Cloud. Qwen3-Embedding: Decoder-based Text Embeddings, 2024.
Tongyi Lab. SLERP Ensemble for Embedding Checkpoints, arXiv 2024.
Jina AI. jina-code-embeddings: Last-Token Pooling for Code Retrieval, 2024.
Jina AI. Late-Chunking: Long-Document Embedding Without Losing Context, 2024.
Jina AI. Matryoshka Representation Learning in Production, 2024.
Jina AI. Multi-LoRA Router for Task-Aware Embeddings, 2024.
MLRB Benchmark. https://huggingface.co/datasets/MLRB
Muennighoff et al. MTEB: Massive Text Embedding Benchmark, 2022 & 2024 Extension.
MTEb Leaderboard. https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
