voyage-3 和 voyage-3-lite：新一代小而强大的通用嵌入模型

摘要 – 我们很高兴宣布推出 voyage-3 和 voyage-3-lite 嵌入模型，这些模型在检索质量、延迟和成本方面达到了新的高度。voyage-3 在所有评估领域（包括代码、法律、金融、多语言和长上下文）中，平均性能比 OpenAI v3 large 提高 7.55%，同时成本降低 2.2 倍，嵌入维度减少 3 倍，从而将 vectorDB 成本降低 3 倍。voyage-3-lite 在检索准确性上比 OpenAI v3 large 提高 3.82%，成本减少 6 倍，嵌入维度也减少 6 倍。两个模型均支持 32K-token 的上下文长度，比 OpenAI 高 4 倍。

在过去九个月中，我们发布了 Voyage 2 系列嵌入模型套件，其中包括诸如 voyage-large-2 这样的最先进的通用模型，以及一些面向特定领域的模型，如 voyage-code-2、voyage-law-2、voyage-finance-2 和 voyage-multilingual-2，这些模型均在各自领域的数据上进行了充分的训练。例如，voyage-multilingual-2 在法语、德语、日语、西班牙语和韩语中表现出色，同时在英语中也具备一流的性能。我们还为特定企业的特定用例和数据进行了模型微调，例如 Harvey.ai 的法律嵌入模型。

现在，我们非常高兴地推出 Voyage 3 系列嵌入模型，包括 voyage-3 和 voyage-3-lite，并将在几周后推出 voyage-3-large。这些模型在检索质量上超越了竞争对手，同时显著降低了 vectorDB 的价格和后续成本。具体来说，voyage-3 具有以下特点：

• 在所有八个评估领域（技术、代码、网络、法律、金融、多语言、保护和长上下文）中，性能平均比 OpenAI v3 large 高 7.55%。
• 成本比 OpenAI v3 large 低 2.2 倍，比 Cohere English v3 低 1.6 倍，每 100 万 tokens 成本为 $0.06。
• 嵌入维度比 OpenAI (3072) 和 E5 Mistral (4096) 小 3-4 倍 (1024)，从而将 vectorDB 成本降低 3-4 倍。
• 支持 32K-token 的上下文长度，而 OpenAI 为 8K，Cohere 为 512。

voyage-3-lite 是一个针对延迟和低成本优化的轻量化模型，其特点包括：

• 在各领域的平均性能比 OpenAI v3 large 高 3.82%。
• 成本比 OpenAI v3 large 低 6.5 倍，每 100 万 tokens 成本为 $0.02。
• 在相同价格下，其性能比 OpenAI v3 small 高 7.58%。
• 嵌入维度比 OpenAI (3072) 和 E5 Mistral (4096) 小 6-8 倍 (512)，从而将 vectorDB 成本降低 6-8 倍。
• 支持 32K-token 的上下文长度，而 OpenAI 为 8K，Cohere 为 512。

以下表格总结了这些模型及其一些竞争对手的重要方面，并附有一个关于检索质量与成本关系的图表 2。

voyage-3 和 voyage-3-lite 是多项研究创新的成果，包括改进的架构、从更大模型的蒸馏、超过 2 万亿高质量 Token 的预训练，以及通过人类反馈对检索结果的对齐。

推荐。任何通用嵌入用户可以升级为 voyage-3 以低成本获得更高的检索质量，或选择 voyage-3-lite 进一步节省成本。如果您特别关注代码、法律、金融和多语言检索，Voyage 2 系列的领域专用模型（voyage-code-2、voyage-law-2、voyage-finance-2 和 voyage-multilingual-2）仍然是各自领域的最佳选择，即使 voyage-3 的性能也非常具有竞争力（见下文部分）。如果您已经使用 Voyage 嵌入，只需在 Voyage API 调用中将 model 参数指定为 "voyage-3" 或 "voyage-3-lite"，即可用于语料库和查询。

评估细节

数据集。我们在 40 个领域专用检索数据集上进行了评估，覆盖了八个领域，包括技术文档、代码、法律、金融、网络评论、多语言、长文档和对话。每个数据集包含一个待检索的语料库和一组查询。语料库通常包括某个特定领域的文档，例如 StackExchange 的答案、法院意见、技术文档等；查询可以是问题、长文档的摘要，或是单个文档。下表列出了除多语言外的八个类别中的数据集。多语言领域覆盖了 26 种语言的 62 个数据集，包括法语、德语、日语、西班牙语、韩语、孟加拉语、葡萄牙语和俄语。其中前 5 种语言有多个数据集，其余语言每种语言包含一个数据集，并在下方的多语言雷达图中归入 OTHER 类别。

所有评估数据集的列表可在 此电子表格 中查看。

模型。我们评估了 voyage-3 和 voyage-3-lite，以及一些替代模型，包括：OpenAI v3 small（text-embedding-3-small）和 large（text-embedding-3-large）、E5 Mistral（intfloat/e5-mistral-7b-instruct）、BGE M3（BAAI/bge-m3）、Cohere English v3（embed-english-v3.0）以及 voyage-large-2-instruct。对于领域专用和多语言数据集，我们还评估了 voyage-law-2、voyage-finance-2、voyage-multilingual-2、Multilingual E5（infloat/multilingual-e5-large）以及 Cohere multilingual v3（embed-multilingual-v3.0）。

指标。针对查询，我们根据余弦相似度检索前 10 个文档，并报告归一化折扣累积增益（NDCG@10），这是检索质量的标准指标，也是召回率的一种变体。

结果

跨领域检索。如前所述，并在本文的第一个雷达图中显示，voyage-3 在多个领域的表现平均比 OpenAI v3 large 高 7.55%。此外，正如下面柱状图所示，voyage-3 的表现仅略低于 Voyage 的领域特定模型。

多语言检索。如下面的雷达图所示，voyage-3 的多语言检索质量仅稍逊于 voyage-multilingual-2，但具有更低的延迟和一半的成本。voyage-3-lite 优于所有非 Voyage 模型，分别比 OpenAI v3 large、Cohere multilingual v3 和 Multilingual E5 高出 4.55%、3.13% 和 3.89%。

所有评估结果均可在 此电子表格 中查看。

试用 Voyage 3 系列！

立即试用 voyage-3 和 voyage-3-lite！前 200M Tokens 免费。前往我们的 文档 了解更多信息。如果您对微调嵌入感兴趣，我们也非常愿意听到您的意见——请通过 contact@voyageai.com 联系我们。关注我们的 X (Twitter) 和 LinkedIn，并加入我们的 Discord 以获取更多更新。

1. Cohere English v3 在 LAW 和 LONG-CONTEXT 数据集上的平均 NDCG@10 分别为 33.32% 和 42.48%。在雷达图可视化中，我们将这些值四舍五入为 45%。
2. E5 Mistral 和 BGE M3 是开源模型。我们使用 $0.10 作为 E5 Mistral 的成本，这符合业界对 7B 参数模型的标准；BGE M3 的成本为 $0.016，这是基于 Fireworks.ai 对 350M 参数模型的 价格 估算的。

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