中文embedding 模型排行

### 中文 Embedding 模型最新排行榜合合信息发布的Embedding模型在MTEB中文榜单中取得了第一名的成绩[^1]。此成绩表明该模型在多项评测指标上表现优异，特别是在处理中文语境下的任务时具有显著优势。与当前C-MTEB榜单上前五名的其他开源模型对比，合合信息推出的acge模型不仅体积更小、所需计算资源较少，而且在聚类性能方面表现出色，能够有效支持多种应用场景中的通用分类建模工作以及提高长文档的信息提取准确性。对于希望利用高质量预训练嵌入向量来加速自然语言处理项目开发的研究人员和技术团队而言，这些领先的中文embedding模型提供了强大的工具和支持。通过采用此类先进技术成果，可以实现更高的效率并降低实际部署的成本开销。 ```python import mteb # 获取最新的MTEB排行榜数据 leaderboard = mteb.get_leaderboard() # 打印出排名前十的中文embedding模型及其得分 for i, (model_name, score) in enumerate(leaderboard['zh'][:10], start=1): print(f"{i}. {model_name}: {score}") ```

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### HuggingFace MTEB Leaderboard上的Embedding模型 MTEB leaderboard由HuggingFace推出，是一个综合性文本嵌入模型比较平台，在这里可以查看到各个模型的综合性能表现[^2]。此平台作为一个一站式的文本Embedding模型榜单，提供了关于每个模型平均性能的信息[^3]。值得注意的是，因为部分训练数据集最近才公开，所以MTEB上的一些Embedding模型可能其排名存在虚高的现象，即这些模型看起来合适但实际上未必如此，它们的实际表现或许会低于预期。为此，HuggingFace发布了一篇博客来指导如何评估模型排名的可靠性；当点击某个模型链接进入所谓的“模型卡片”页面之后，能够获取更多有关该模型的具体信息以便做出更合理的判断[^1]。为了更好地理解当前最流行且评分较高的Embedding模型以及它们之间的性能差异，建议访问MTEB leaderboard网站并仔细阅读每种模型对应的描述文档和技术细节。这有助于识别哪些是最新的研究进展成果，并能帮助使用者挑选最适合特定应用场景下的最佳选项。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://huggingface.co/spaces/mteb-leaderboard" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设排行榜位于HTML中的表格内 table = soup.find('table', attrs={'class': 'leaderboard'}) rows = table.find_all('tr') for row in rows[:5]: # 只取前五名作为例子展示 columns = row.find_all('td') rank = columns[0].text.strip() model_name = columns[1].text.strip() score = columns[2].text.strip() print(f"Rank {rank}: Model Name - {model_name}, Score - {score}") ``` 上述Python脚本用于抓取MTEB leaderboard网页内容并提取出排名靠前的部分Embedding模型名称及其得分情况。请注意，具体实现方式取决于目标网页结构，以上代码仅为示意用途。

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### 当前流行的Embedding模型及其排名合合信息的Embedding模型在MTEB中文榜单上取得了第一名的成绩[^1]。这表明该模型在中国市场的文本嵌入任务中表现出色。 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）是一个综合性的评估体系，用于衡量不同文本嵌入模型的表现。此平台提供了详细的排行榜单，涵盖了多种语言环境下的多个数据集测试结果[^3]。通过访问[MTEB GitHub页面](https://github.com/embeddings-benchmark/mteb)或[Hugging Face空间](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard)，可以查看最新的全球范围内各款Embedding模型的具体评分与名次变化情况。对于希望构建基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的应用程序而言，在选择合适的Embedding模型时需考虑具体应用场景以及可用资源状况。不同的Embedding模型具有各自的特点和适用范围；因此，针对特定的任务需求来挑选最适宜的预训练模型，并对其进行必要的调整优化是非常重要的举措之一[^2]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_mteb_leaderboard(): url = "https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设表格位于第一个<table>标签内 table = soup.find('table') rows = table.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 leaderboard = [] for row in rows: columns = row.find_all('td') model_name = columns[0].text.strip() score = float(columns[-1].text.strip()) leaderboard.append((model_name, score)) return sorted(leaderboard, key=lambda x: x[1], reverse=True) # 获取并打印最新排行榜前十位 top_models = fetch_mteb_leaderboard()[:10] for idx, (name, score) in enumerate(top_models, start=1): print(f"{idx}. {name}: {score:.4f}") ```

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