文本嵌入模型排行榜：RAG 选型看这一张

嵌入模型决定了检索质量与成本，请求量高通常意味着稳定、便宜、生态成熟。

数据截止：2026年11月12日 · 本次更新：2026-11-14 06:30（北京时间） · 统计模型数：41

今日文本嵌入榜（Top 50）

最近一个完整自然日文本嵌入模型的请求数排名，变化列为环比。统计窗口内进入榜单的模型共 41 个，合计 6480万次。

排名	模型	厂商	请求数	环比	占比
1	Text Embedding 3 Small	OpenAI	2311万次	-1%	35.7%
2	Qwen3 Embedding 8B	阿里云通义千问	1091万次	+18%	16.8%
3	Gemini Embedding 2	Google 谷歌	882万次	+18%	13.6%
4	Gemini Embedding 001	Google 谷歌	500万次	-1%	7.71%
5	Text Embedding 3 Large	OpenAI	497万次	-1%	7.67%
6	Bge M3	智源研究院 BAAI	360万次	-12%	5.55%
7	Pplx Embed V1 0.6B	Perplexity	191万次	-76%	2.94%
8	Voyage 4 Large	Voyage AI	115万次	-23%	1.77%
9	Qwen3 Embedding 4B	阿里云通义千问	104万次	-7%	1.61%
10	Gemini Embedding 2 Preview	Google 谷歌	84.1万次	+18%	1.30%
11	Text Embedding Ada 002	OpenAI	65.4万次	-1%	1.01%
12	Voyage Multimodal 3.5	Voyage AI	53.2万次	+5%	0.821%
13	Voyage 4	Voyage AI	52.8万次	+1%	0.815%
14	Pplx Embed V1 4B	Perplexity	45.2万次	-13%	0.698%
15	Voyage 4 Lite	Voyage AI	42.0万次	+20%	0.648%
16	Mistral Embed 2312	Mistral AI	17.4万次	+24%	0.269%
17	All Minilm L12 V2	开源向量模型社区	14.4万次	+84%	0.222%
18	Bge Base En V1.5	智源研究院 BAAI	12.3万次	+12%	0.190%
19	All Minilm L6 V2	开源向量模型社区	6.96万次	+37%	0.107%
20	Multilingual E5 Large	微软 Intfloat	6.56万次	+44%	0.101%
21	Embed 5 Pro	Cohere	4.83万次	+31%	0.075%
22	Embed 5 Fast	Cohere	4.27万次	-9%	0.066%
23	Nemotron 3 Embed 1B（免费版）免费版	英伟达 NVIDIA	3.26万次	-35%	0.050%
24	Llama Nemotron Embed VL 1B V2（免费版）免费版	英伟达 NVIDIA	2.41万次	-27%	0.037%
25	Bge Large En V1.5	智源研究院 BAAI	2.38万次	-42%	0.037%
26	All Mpnet Base V2	开源向量模型社区	2.38万次	+19%	0.037%
27	Voyage Code 4	Voyage AI	2.01万次	+58%	0.031%
28	Nemotron 3.5 Embed 8B（免费版）免费版	英伟达 NVIDIA	1.69万次	+4%	0.026%
29	Nemotron 3.5 Embed 1B（免费版）免费版	英伟达 NVIDIA	1.64万次	+66%	0.025%
30	Codestral Embed 2505	Mistral AI	1.39万次	+58%	0.022%
31	Titan Embed Text V2	亚马逊 AWS	6875 次	-34%	0.011%
32	Lfm 2.5 Embedding 350M（免费版）免费版	Liquid AI	6457 次	-17%	0.010%
33	Gte Base	thenlper	3382 次	-6%	0.005%
34	E5 Large V2	微软 Intfloat	1952 次	-63%	0.003%
35	Gemini Embedding 2（批处理版）批处理版	Google 谷歌	1144 次	-70%	0.002%
36	E5 Base V2	微软 Intfloat	1128 次	-98%	0.002%
37	Titan Embed Text V1	亚马逊 AWS	869 次	+414%	0.001%
38	Titan Embed Image V1	亚马逊 AWS	578 次	-93%	0.001%
39	Gte Large	thenlper	414 次	-21%	0.001%
40	Paraphrase Minilm L6 V2	开源向量模型社区	370 次	+6%	0.001%
41	Multi Qa Mpnet Base Dot V1	开源向量模型社区	336 次	+7%	0.001%

今日文本嵌入榜厂商份额

同一窗口内按厂商聚合的请求量与份额。

排名	厂商	上榜模型数	请求数	份额	主力模型
1	OpenAI	3	2874万次	44.3%	Text Embedding 3 Small 35.7%
2	Google 谷歌	4	1466万次	22.6%	Gemini Embedding 2 13.6%
3	阿里云通义千问	2	1196万次	18.4%	Qwen3 Embedding 8B 16.8%
4	智源研究院 BAAI	3	374万次	5.78%	Bge M3 5.55%
5	Voyage AI	5	265万次	4.09%	Voyage 4 Large 1.77%
6	Perplexity	2	236万次	3.64%	Pplx Embed V1 0.6B 2.94%
7	开源向量模型社区	5	23.8万次	0.367%	All Minilm L12 V2 0.222%
8	Mistral AI	2	18.8万次	0.290%	Mistral Embed 2312 0.269%
9	Cohere	2	9.10万次	0.140%	Embed 5 Pro 0.075%
10	英伟达 NVIDIA	4	9.00万次	0.139%	Nemotron 3 Embed 1B（免费版） 0.050%
11	微软 Intfloat	3	6.87万次	0.106%	Multilingual E5 Large 0.101%
12	亚马逊 AWS	3	8322 次	0.013%	Titan Embed Text V2 0.011%
13	Liquid AI	1	6457 次	0.010%	Lfm 2.5 Embedding 350M（免费版） 0.010%
14	thenlper	2	3796 次	0.006%	Gte Base 0.005%

近半年请求量走势

按周汇总的请求量走势，取当前请求量最高的 6 个模型，用于判断谁在持续上升、谁在回落。

这张榜怎么读

主指标是请求数：这类模型按“次”计费与统计，token 数不可比，所以用请求数衡量真实用量。
环比显示相对上一个同等长度时间窗口的变化，“新上榜”表示上一周期没有可比数据。
占比是该模型在本榜全部上榜模型中的份额，用来判断头部集中度。
同一模型的不同变体（免费版、批处理版等）分开统计、分别排名。

常见问题

嵌入模型按什么排名？

按模型处理的嵌入请求数排名，反映被检索/索引任务的调用规模。

向量维度与价格应该怎么看？

维度影响存储成本，价格影响索引预算；两者要结合检索效果一起评估，建议用你的语料做小规模离线对比。

批处理版为什么单独排名？

批处理更适合离线建索引，价格更低但延迟高，因此作为独立变体统计与排名。