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Modellvergleich

Voyage 4 Large vs. Mistral Embed

Vergleichen Sie Voyage 4 Large und Mistral Embed mit derselben vom Anbieter bereitgestellten einbettungen und vektorsuche-Rubrik. Kein Mystery-Score und kein erfundenes Benchmark-Ranking.

Fakten geprüft 4. September 2026

Kosten schätzen

Geben Sie Ihre Nutzung ein. Die Schätzung wird sofort aktualisiert.

Annahme: 600 Tokens pro separat verarbeiteter Seite. Tatsächliche Mengen variieren. Nur Embeddings, ohne Speicherung, Suche oder Antworten.

So funktioniert die Schätzung

Schätzungen ohne Steuern, Tools, Cache-Speicherung/-Schreiben, Freikontingente und individuelle Rabatte. Bei Bildern zählt nur die Ausgabe, nicht Prompt oder Referenzbilder. Qualitätsmodi unterscheiden sich. Nicht aufgeführte Einstellungen gelten nicht als kostenlos.

Kosten schätzen
ModellGeschätzte Summe (USD)
Mistral EmbedMistral AI0,0006 $
Voyage 4 LargeVoyage AI0,0007 $

Belege für Qualität und Geschwindigkeit

Ergebnisse gelten für einen bestimmten Test, eine Sprache und Konfiguration, nicht für allgemeine Intelligenz. Fehlende Ergebnisse bedeuten keine schlechtere Qualität.

Voyage 4 Large · FinanceBenchRetrieval

Von der Community eingereicht

Suchrelevanz (0–1; höher ist besser)

Testkonfiguration

MTEB · 2.1.3 · eng-Latn · test/default

dimensions: 1024 · similarity: cosine · modelMetadata: https://github.com/embeddings-benchmark/results/blob/main/results/voyageai__voyage-4-large/1/model_meta.json

Geprüft: 5. September 2026

MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval

0,9288 nDCG@10

Schnelle Aufnahme

Voyage 4 Large

Das qualitätsorientierte allgemeine Einbettungsmodell von Voyage AI für den Text- und Codeabruf mit anpassbaren Abmessungen und einem gemeinsamen Familienvektorraum.

Am besten für

  • Qualitätssensible Textsuche
  • Suche, die Prosa und Code verbindet
  • Teams, die asymmetrische Index- und Abfragemodelle bewerten

Achten Sie auf

Bei dem großen kostenlosen Token-Kontingent handelt es sich um ein kommerzielles Detail auf Kontoebene und nicht um eine dauerhafte Nullkostengarantie. Bestätigen Sie die Berechtigung, die Aufbewahrungseinstellungen und den Satz, der nach der Vergütung gilt.

Mistral Embed

Mistrals unkompliziertes gehostetes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Clustering, Klassifizierung und RAG.

Am besten für

  • Semantische Suche nur im Text
  • Mistral-zentrierte RAG-Anwendungen
  • Teams, die einen einfachen Endpunkt mit fester Dimension wünschen

Achten Sie auf

Das 8K-Eingabefenster und die festen 1.024 Dimensionen bieten weniger Steuerelemente als neuere Einbettungsfamilien. Überprüfen Sie die regionale Endpunktunterstützung und messen Sie die Abrufqualität in Ihrer Sprache und Domäne.

Vergleichen Sie die veröffentlichten Fakten

Voyage 4 Large vs Mistral Embed

Die Werte verwenden die von jedem Anbieter veröffentlichten Einheiten und Grenzwerte. Ein Leerzeichen bedeutet, dass der Anbieter in den überprüften Quellen keinen direkt vergleichbaren Wert veröffentlicht hat.

Einbettungen und VektorsucheVoyage 4 LargeMistral Embed
EinbettungspreisAktueller Anbieterpreis pro Million Eingabetoken oder die nächstgelegene veröffentlichte Abrechnungseinheit.0,12 $ / 1 Mio. Token nach 200 Mio. Gratis0,10 $ / 1 Mio. Token
EingabekapazitätMaximaler Inhalt, der in einer Einbettungseingabe akzeptiert wird, unter Verwendung der dokumentierten Token-Basis des Anbieters.32.000 Token8K-Token
VektorabmessungenUnterstützte Ausgabegrößen; Kleinere Vektoren reduzieren den Speicherplatz, während größere Vektoren möglicherweise mehr Informationen bewahren.1.024 Standard; 256, 512 oder 2.048 optional1,024
Akzeptierte EingabenText-, Code-, Bild-, Audio-, Video-, PDF- oder dokumentenbezogene Eingaben, die vom Endpunkt unterstützt werden.Text und CodeText
AbrufkontrollenAbfrage-/Dokumentmodi, Aufgabentypen, Kürzung, Chunking oder andere Steuerelemente, die Vektoren für den Abruf formen.Abfrage-/Dokumenteingabetypen, Kürzung, AusgabedimensionEinzel- oder Batch-Inputs; Die Anwendung übernimmt das Chunking
Wo es läuftDirekte API, Cloud-Marktplatz, private Bereitstellung oder selbst gehostete Route, dokumentiert vom Anbieter.Voyage API, MongoDB Atlas und ausgewählte CloudsVon Mistral gehostete API und Studio

So wählen Sie aus

Vergleichen Sie den Job, nicht den Hype.

Beginnen Sie mit dem Auftrag, den Sie erledigen müssen, und validieren Sie dann die Kosten-, Zugangs- und Richtliniendetails für Ihre genaue Anbieterroute.

Voyage 4 Large

Die öffentlichen Geschäftsbedingungen von Voyage ermöglichen es Kundeninhalten, die Dienste zu verbessern, es sei denn, der Kunde widerspricht. Berechtigte kostenpflichtige Organisationen können eine Abmeldung und eine Zero-Day-Aufbewahrung konfigurieren; Die gesondert ausgehandelten Geschäftsbedingungen können abweichen.

Mistral Embed

Laut Mistral werden API-Daten standardmäßig nicht für das Training verwendet. Standard-API-Eingaben und -Ausgaben werden im Allgemeinen 30 fortlaufende Tage lang zur Missbrauchsüberwachung aufbewahrt, es sei denn, genehmigte Kontrollen ohne Datenaufbewahrung gelten.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen zu Voyage 4 Large und Mistral Embed

Was ist der Hauptunterschied zwischen Voyage 4 Large und Mistral Embed?

Voyage 4 Large: Das qualitätsorientierte allgemeine Einbettungsmodell von Voyage AI für den Text- und Codeabruf mit anpassbaren Abmessungen und einem gemeinsamen Familienvektorraum. Mistral Embed: Mistrals unkompliziertes gehostetes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Clustering, Klassifizierung und RAG.

Soll ich Voyage 4 Large oder Mistral Embed wählen?

Ziehen Sie Voyage 4 Large in Betracht, wenn Ihre Priorität Qualitätssensible Textsuche ist. Ziehen Sie Mistral Embed in Betracht, wenn Ihre Priorität Semantische Suche nur im Text ist. Testen Sie beides mit Ihren eigenen Daten und der Route Ihres Anbieters, bevor Sie sich verpflichten.

Basiert dieser Vergleich zwischen Voyage 4 Large und Mistral Embed auf Cody-Benchmarks?

Nein. Dieser Vergleich gleicht die vom Anbieter veröffentlichten Fakten für die Kategorie Einbettungen und Vektorsuche an. Es wird kein allgemeiner Gewinner beansprucht und es werden auch keine inkompatiblen Benchmark-Ergebnisse Dritter kombiniert.