OpenSearch 首个 600M 稠密嵌入模型 MTEB 反超 Qwen3 基座
tomaarsen · x · 2026-11-13
Sentence Transformers 维护者 tomaarsen 报告,OpenSearch 项目首个稠密嵌入模型 opensearch-neural-embed-v1 在 MTEB(eng, v2) 上取得 73.76 的 Mean (Task) 成绩,高于其基座 Qwen3-Embedding-0.6B 的 70.47;在 MTEB 的 15 个 BEIR 检索任务上平均 nDCG@10 达 58.37。从官方图表看,该模型仅 598M 参数,比 Qwen3-Embedding-8B 小 13 倍却差距在 1.5 分以内,BEIR 单向量 1B 以下排第一,训练全程只用约 1700 万条无标注英文文本蒸馏自两个教师模型,零人工标注。
所属事件:OpenSearch 发布首批开源检索模型，稠密模型 MTEB 反超 Qwen3(3 条相关)→
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