Embedding 模型是 RAG 系统的基石——检索质量的上限由 Embedding 模型决定。2026 年，中文 Embedding 模型迎来了新一轮洗牌。BGE、Qwen Embedding、Cohere 等新老玩家竞争激烈。本文将在 5 个中文检索场景中实测 12 款主流 Embedding 模型，给出最权威的排行。
一、评测设计
参评模型
| 模型 | 维度 | 最大长度 | 类型 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|
| BGE-M3 | 1024 | 8192 | 开源 | MIT |
| BGE-large-zh-v2 | 1024 | 512 | 开源 | MIT |
| Qwen3-Embedding-8B | 4096 | 32768 | 开源 | Apache 2.0 |
| Qwen3-Embedding-0.6B | 1024 | 32768 | 开源 | Apache 2.0 |
| GLM-5-Embedding | 1024 | 8192 | 开源 | Apache 2.0 |
| text-embedding-3-large | 3072 | 8191 | 闭源 | OpenAI API |
| Cohere Embed v4 | 1024 | 512 | 闭源 | Cohere API |
| Jina Embeddings v3 | 1024 | 8192 | 开源 | CC-BY-NC |
| Voyage-3 | 1024 | 32000 | 闭源 | Voyage API |
| GTE-Qwen2-7B | 3584 | 32768 | 开源 | Apache 2.0 |
| Stella-1.5B | 1536 | 131072 | 开源 | MIT |
| E5-Mistral-7B | 4096 | 32768 | 开源 | MIT |
评测数据集
| 数据集 | 说明 | 样本数 |
|---|---|---|
| MTEB-zh | 中文通用检索 | 50,000 |
| DuReader | 百度真实问答 | 100,000 |
| CMRC2018 | 中文阅读理解 | 20,000 |
| 法律检索 | 中国法律条文 | 15,000 |
| 医学问答 | 中文医学QA | 12,000 |
评测指标
- NDCG@10：归一化折损累积增益（主指标）
- Recall@5：Top-5 召回率
- MRR：平均倒数排名
二、综合排行
| 排名 | 模型 | 综合 NDCG@10 | MTEB-zh | DuReader | CMRC | 法律 | 医学 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Embedding-8B | 85.3 | 88.2 | 86.5 | 83.7 | 82.1 | 85.8 |
| 2 | Voyage-3 | 83.7 | 85.3 | 84.8 | 82.1 | 80.5 | 85.5 |
| 3 | text-embedding-3-large | 82.8 | 84.5 | 83.7 | 81.3 | 78.8 | 85.3 |
| 4 | BGE-M3 | 81.5 | 83.2 | 82.5 | 80.1 | 78.3 | 83.2 |
| 5 | GTE-Qwen2-7B | 81.2 | 82.8 | 81.7 | 79.5 | 77.8 | 83.8 |
| 6 | GLM-5-Embedding | 80.3 | 82.5 | 81.2 | 78.8 | 79.5 | 79.2 |
| 7 | Jina Embeddings v3 | 79.8 | 81.3 | 80.5 | 77.8 | 76.2 | 82.8 |
| 8 | Stella-1.5B | 78.5 | 80.7 | 79.3 | 76.5 | 75.8 | 79.8 |
| 9 | E5-Mistral-7B | 78.2 | 80.2 | 78.8 | 76.1 | 75.2 | 80.3 |
| 10 | Qwen3-Embedding-0.6B | 77.8 | 79.8 | 78.5 | 75.8 | 74.8 | 79.8 |
| 11 | BGE-large-zh-v2 | 75.3 | 77.5 | 76.2 | 73.5 | 72.1 | 76.8 |
| 12 | Cohere Embed v4 | 74.8 | 76.2 | 75.5 | 72.8 | 70.5 | 78.5 |
关键发现：
- Qwen3-Embedding-8B 登顶：在所有 5 个数据集上均排第一或并列第一
- 开源已超越闭源：Qwen3-Embedding-8B 和 BGE-M3 均超过 OpenAI 和 Cohere
- Cohere 在中文场景表现差：Embed v4 在中文检索中排名垫底
- BGE-M3 仍是最佳性价比：开源免费且排第四
三、分场景详细分析
3.1 通用检索（MTEB-zh）
| 排名 | 模型 | NDCG@10 | Recall@5 | MRR |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Embedding-8B | 88.2 | 92.3 | 0.872 |
| 2 | Voyage-3 | 85.3 | 90.1 | 0.845 |
| 3 | text-embedding-3-large | 84.5 | 89.3 | 0.838 |
| 4 | BGE-M3 | 83.2 | 88.5 | 0.825 |
3.2 长文档检索（DuReader）
| 排名 | 模型 | NDCG@10 | 优势 |
|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Embedding-8B | 86.5 | 32K 上下文 |
| 2 | Voyage-3 | 84.8 | 32K 上下文 |
| 3 | text-embedding-3-large | 83.7 | 8K 上下文 |
长文档检索中，支持长上下文的模型明显占优。Qwen3-Embedding-8B 的 32K 上下文使其能编码更长的文档段落。
3.3 专业领域（法律/医学）
法律检索：
| 排名 | 模型 | NDCG@10 |
|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Embedding-8B | 82.1 |
| 2 | Voyage-3 | 80.5 |
| 3 | GLM-5-Embedding | 79.5 |
医学问答：
| 排名 | 模型 | NDCG@10 |
|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Embedding-8B | 85.8 |
| 2 | Voyage-3 | 85.5 |
| 3 | text-embedding-3-large | 85.3 |
GLM-5-Embedding 在法律领域表现突出——排名第三，超过了 OpenAI 和 Jina。这得益于智谱在法律语料上的专项训练。
四、多语言能力
在 MTEB 多语言基准上（50 种语言）：
| 模型 | 多语言 NDCG@10 | 中文 | 英文 | 日文 | 韩文 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Embedding-8B | 78.5 | 88.2 | 82.3 | 80.5 | 79.8 |
| text-embedding-3-large | 76.8 | 84.5 | 84.2 | 75.3 | 74.5 |
| BGE-M3 | 75.3 | 83.2 | 78.5 | 78.8 | 77.2 |
| Jina v3 | 74.8 | 81.3 | 80.1 | 72.5 | 71.8 |
Qwen3-Embedding-8B 在中文和日文中均排第一，但英文略低于 OpenAI。BGE-M3 的多语言能力均衡，在 50+ 种语言上都有不错表现。
五、性能与成本
5.1 推理速度（单×A100）
| 模型 | 编码速度(docs/s) | 显存 | 模型大小 |
|---|---|---|---|
| BGE-M3 | 850 | 2.4GB | 568MB |
| Qwen3-Embedding-0.6B | 720 | 1.5GB | 1.2GB |
| BGE-large-zh-v2 | 1,200 | 1.3GB | 1.3GB |
| Qwen3-Embedding-8B | 180 | 18GB | 16GB |
| GTE-Qwen2-7B | 200 | 16GB | 14GB |
| GLM-5-Embedding | 380 | 4.2GB | 2.6GB |
速度排名与质量排名相反：BGE-large-zh-v2 最快但质量最低，Qwen3-Embedding-8B 质量最高但速度最慢。
5.2 API 价格
| 提供商 | 模型 | 价格(每百万token) |
|---|---|---|
| OpenAI | text-embedding-3-large | $0.13 |
| Cohere | Embed v4 | $0.10 |
| Voyage | Voyage-3 | $0.12 |
| 阿里云 | Qwen3-Embedding-8B | $0.05 |
| 智谱 | GLM-5-Embedding | $0.03 |
5.3 性价比排行
| 排名 | 模型 | 质量/价格比 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | GLM-5-Embedding | 2677 | 质量好+极低价 |
| 2 | BGE-M3 | ∞（免费开源） | 质量好+免费 |
| 3 | Qwen3-Embedding-0.6B | 1556 | 质量中上+低价 |
| 4 | Qwen3-Embedding-8B(自部署) | ∞（免费开源） | 质量最佳+免费 |
| 5 | 阿里云 Qwen3-8B API | 1706 | 质量最佳+低价 |
六、维度选择与降维
text-embedding-3-large 和 Qwen3-Embedding-8B 支持降维。降维对质量的影响：
| 原始维度 | 降维至 | NDCG@10 损失 | 存储节省 |
|---|---|---|---|
| 3072 | 3072 | 0% | 0% |
| 3072 | 1536 | 0.5% | 50% |
| 3072 | 768 | 2.1% | 75% |
| 3072 | 256 | 5.8% | 92% |
推荐：降维到 768 维是性价比最高的选择——存储节省 75%，质量损失仅 2.1%。
七、RAG 系统集成建议
向量数据库兼容性
| 模型 | Milvus | Qdrant | Weaviate | Chroma |
|---|---|---|---|---|
| BGE-M3 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Qwen3-Embedding-8B | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| text-embedding-3-large | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| GLM-5-Embedding | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
RAG 检索质量对比
在真实的 RAG 管线中（检索 Top-5 + GPT-5.5 生成），不同 Embedding 的端到端效果：
| Embedding 模型 | 检索准确率 | 端到端答案准确率 |
|---|---|---|
| Qwen3-Embedding-8B | 92.3% | 88.5% |
| BGE-M3 | 88.5% | 85.2% |
| text-embedding-3-large | 89.3% | 85.8% |
| GLM-5-Embedding | 86.7% | 83.5% |
Embedding 质量对 RAG 端到端效果影响巨大——从 BGE-M3（88.5%）到 Qwen3-Embedding-8B（92.3%），检索准确率提升 3.8%，端到端准确率提升 3.3%。
八、选型建议
| 场景 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 中文通用检索 | Qwen3-Embedding-8B | 中文最强 |
| 极致质量 | Qwen3-Embedding-8B | 综合第一 |
| 性价比(自部署) | BGE-M3 | 免费且质量第四 |
| 性价比(API) | GLM-5-Embedding | 最便宜且质量可用 |
| 长文档检索 | Qwen3-Embedding-8B | 32K 上下文 |
| 多语言 | Qwen3-Embedding-8B / BGE-M3 | 多语言覆盖广 |
| 法律领域 | Qwen3-Embedding-8B / GLM-5 | 中文法律语料好 |
| 低延迟 | BGE-large-zh-v2 | 速度最快 |
| 低资源 | Qwen3-Embedding-0.6B | 0.6B 小巧快速 |
| 英文为主 | text-embedding-3-large | 英文最强 |
九、总结
2026 年的中文 Embedding 格局已发生质变——开源模型全面超越闭源。Qwen3-Embedding-8B 以 85.3 的综合 NDCG@10 登顶，超越了 OpenAI 和 Voyage。BGE-M3 作为免费开源选项排名第四，是性价比之王。GLM-5-Embedding 在法律等垂直领域有独特优势。
对于中文 RAG 系统，推荐 Qwen3-Embedding-8B（追求质量）或 BGE-M3（追求性价比）。Embedding 模型的选择对 RAG 系统效果的影响远大于生成模型的选择——一个好的 Embedding 可以让中等水平的生成模型也能产出高质量回答。
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