Embedding 模型
Embedding 模型把文本（有时也包括图像）变成向量，供检索、聚类和去重使用。它不负责写答案。
选模型时看语言覆盖、维度、是否开放权重，以及和你的向量库是否匹配。不宜和聊天模型混成同一张能力表。
适合解决什么
- 为文档建立语义检索索引
- 做问答前的召回，而不是直接生成
- 跨语言检索和去重
- 在应用里用 SDK 生成向量
精选模型
相关指南
- 用 OpenAI Embeddings 给文档做语义检索向量按 OpenAI Embeddings 指南生成文本向量，并完成一次最小的相似度比对。
- 用 Gemini Embeddings 做文本向量化按 Gemini API Embeddings 文档：用 embedContent 生成向量，配置 task 前缀或 task_type，并用 output_dimensionality 控制维度。
- 用 Vercel AI SDK 生成 Embeddings按 AI SDK Core Embeddings：用 embed / embedMany 生成向量，再用 cosineSimilarity 比较相似度。
相关工具
全部模型
Amazon Titan Embeddings Text v2
Amazon
Amazon Titan 文本 Embedding v2，用于语义检索。
Cohere Embed Multilingual v3
Cohere
Cohere 多语言 Embedding v3，用于跨语言语义检索。
Embed v4
Cohere
Cohere Embed v4 多语言 Embedding 模型。
Mistral Embed
Mistral AI
Mistral 官方 Embedding 模型，用于语义检索。
NVIDIA Embed QA E5 v5
NVIDIA
NVIDIA 面向问答检索的 Embedding 模型。
Qwen3-Embedding
Alibaba
通义千问 Embedding 模型，用于语义检索与向量表示。
bge-m3
BAAI
BAAI BGE-M3 Embedding 模型，支持多语言与多粒度检索。
gemini-embedding-001
Google Gemini Embedding 模型，用于语义检索与向量表示。
jina-clip-v2
Jina AI
Jina 多模态 Embedding 模型，支持文本与图像统一表示。
jina-embeddings-v3
Jina AI
Jina Embeddings v3 多语言语义向量模型。
text-embedding-3-large
OpenAI
OpenAI 能力更强的文本 Embedding 模型，用于检索与语义表示。
text-embedding-3-small
OpenAI
面向成本与延迟优化的小型 Embedding 模型。
voyage-3
Voyage AI
Voyage 通用 Embedding 模型，用于语义检索。
voyage-3-large
Voyage AI
Voyage 高精度文本 Embedding 模型。
voyage-code-3
Voyage AI
面向代码检索优化的 Voyage Embedding 模型。