Mejores modelos de embeddings de 2026

De las 17 opciones de modelos de embeddings que hemos analizado, ahora mismo las mejores son Voyage rerank-3, voyage-4-large y Cohere Rerank 5. Cada una aparece según nuestra nota, con su precio, nuestro veredicto y para quién es.

Por Andrew Miller · Actualizado el 26 oct 2026 · Cómo analizamos

Cómo clasificamos: por nuestra nota sobre 5, a partir de reseñas basadas en los precios, la documentación y las políticas de cada producto, además de benchmarks independientes cuando existen, todo comprobado en la fecha que indica cada reseña. No cobramos comisiones de afiliación.

1
Voyage rerank-3
Según las cifras de la propia Voyage, rerank-3 supera a todos los rivales alojados, y el modelo lite cuesta tan poco que es el límite de uso, no la factura, lo que decide cuánto reranking se hace.
Ideal para: Equipos con RAG o búsqueda en producción que quieren la mejor calidad de reranking alojado por su dinero.
Precio: rerank-3 a 0,05 $ por 1M de tokens; rerank-3-lite a 0,02 $ por 1M de tokens; los primeros 200M de tokens, gratis.
Lee nuestra reseña de Voyage rerank-3
4.6/5
2
voyage-4-large
Un modelo de recuperación sólido con un recurso que sus rivales no tienen, un espacio vectorial compartido, pero su ventaja se apoya en las pruebas de la propia Voyage y puede entrenar con tus datos hasta que un administrador lo desactive.
Ideal para: Equipos que construyen búsqueda de texto o RAG y quieren pagar por calidad al indexar y generar los embeddings de las consultas de forma barata o local.
Precio: 0,12 $ por 1 millón de tokens; los primeros 200 millones de tokens gratis (no en Batch); Batch API con un 33% de descuento.
Lee nuestra reseña de voyage-4-large
4.5/5
3
Cohere Rerank 5
Rerank 5 hace el reranking lo bastante barato como para dejar de racionarlo y lo bastante calibrado como para fiarse de un umbral, aunque todos los benchmarks que lo respaldan hasta ahora son de la propia Cohere.
Ideal para: Equipos con RAG en producción o búsqueda empresarial que quieren un reranker alojado con umbrales de puntuación fiables y opciones de despliegue privado.
Precio: Pro $0,05 y Fast $0,02 por millón de tokens en la API de Cohere. Instancia dedicada de Model Vault a $4,00/hora ($2.500/mes) para cualquiera de los dos tamaños.
Lee nuestra reseña de Cohere Rerank 5
4.4/5
4
EmbeddingGemma 2
EmbeddingGemma 2 hace viable en un teléfono la búsqueda privada y sin conexión entre fotos, notas de voz y código, mientras deja la calidad de recuperación de solo texto casi exactamente donde la dejó la primera versión.
Ideal para: Desarrolladores móviles y de edge que construyen búsquedas privadas o sin conexión sobre texto, código, imágenes y audio.
Precio: Gratis bajo Apache 2.0, sujeto a la Gemma Prohibited Use Policy. Aún no hay API alojada de Google ni de los proveedores de inferencia de Hugging Face.
Lee nuestra reseña de EmbeddingGemma 2
4.3/5
5
Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 es la forma más sencilla de buscar en vídeo y audio con una frase, y una forma demasiado cara de buscar en texto plano.
Ideal para: Desarrolladores que crean búsqueda o recomendaciones sobre medios mixtos como imágenes, grabaciones y vídeo.
Precio: Por 1M de tokens: texto $0,20, imagen $0,45, audio $6,50, vídeo $12; Batch a mitad de precio; nivel gratuito con límites (las entradas se usan para mejorar el producto).
Lee nuestra reseña de Gemini Embedding 2
4.3/5
6
Jina Embeddings v5
El espacio vectorial compartido de texto y medios de Jina v5 es la idea más ingeniosa en embeddings pequeños, y una licencia no comercial es el peaje para quien quiera ejecutarlo por su cuenta.
Ideal para: Equipos que crean búsqueda multilingüe o multimodal con modelos pequeños, sobre todo dentro de Elastic.
Precio: API de Jina: modelos small a $0,05 por 1M de tokens, nano a $0,02. Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial necesita una licencia de pago de Elastic.
Lee nuestra reseña de Jina Embeddings v5
4.3/5
7
Jina Reranker v3.5
Un reranker de 0,6B que supera a uno de 4B en BEIR, frenado por una licencia que convierte el autoalojamiento en una llamada al departamento de ventas.
Ideal para: Usuarios de Elastic y equipos que quieren un reranker pequeño y de contexto largo en su propio hardware.
Precio: API de Jina $0,05 por 1M de tokens. Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial necesita una licencia de pago de Elastic.
Lee nuestra reseña de Jina Reranker v3.5
4.3/5
8
Qwen3-VL-Embedding
El modelo de embeddings abierto por el que empezar cuando un mismo índice tiene que contener diapositivas, capturas de pantalla y vídeo junto al texto, con Apache 2.0 zanjando la cuestión de la licencia.
Ideal para: Equipos que autoalojan búsqueda sobre imágenes, vídeo y documentos mixtos con una licencia permisiva.
Precio: Gratis bajo Apache 2.0.
Lee nuestra reseña de Qwen3-VL-Embedding
4.3/5
9
Cohere Embed 5
Hecho para documentos empresariales largos y visualmente complejos y ahora con precios públicos, aunque todos los benchmarks que lo favorecen son de la propia Cohere.
Ideal para: Empresas que indexan PDF largos, documentos regulatorios y presentaciones que mezclan texto e imágenes.
Precio: API: Pro $0,12 y Fast $0,08 por 1M de tokens de texto; imágenes $0,40 por 1M. Model Vault desde $3/hora o $2.000/mes por instancia.
Lee nuestra reseña de Cohere Embed 5
4.2/5
10
Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker
Un sistema de búsqueda abierto completo con una sola licencia, modelo de embeddings y reordenador juntos, aunque su corona en la clasificación data de junio de 2025.
Ideal para: Equipos que autoalojan búsqueda multilingüe o de código y quieren embeddings y reordenación bajo una sola licencia abierta.
Precio: Gratis bajo Apache 2.0. El text-embedding-v4 alojado de Qwen Cloud, basado en Qwen3, cuesta 0,07 $ por 1M de tokens.
Lee nuestra reseña de Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker
4.2/5
11
Marengo 3.5
Hecho a propósito para encontrar momentos en vídeo, con vectores pequeños que abaratan el almacenamiento, aunque todas las cifras que lo respaldan son de TwelveLabs.
Ideal para: Equipos que crean búsquedas sobre grandes bibliotecas de vídeo, quieren una API de embeddings gestionada y especializada en vídeo, y gestionarán su propio almacén vectorial.
Precio: Embed API en el lanzamiento, por 1M de tokens: vídeo $0,26, audio $0,065, imagen $0,08, documento $0,162, texto $0,20. Planes: Free, Plus $29/mes, Pro $99/mes, Enterprise a medida.
Lee nuestra reseña de Marengo 3.5
3.9/5
12
zerank-2
Un buen reranker abierto cuyas puntuaciones calibradas merecen la pena, que ahora no tiene a nadie detrás salvo su propia GPU.
Ideal para: Equipos que ya ejecutan inferencia en GPU y quieren un reranker gratuito con puntuaciones de relevancia que puedan usar como corte.
Precio: Gratuito bajo Apache 2.0. La API alojada de ZeroEntropy (0,025 $ por 1M de tokens en el lanzamiento) solo tuvo soporte hasta el 4 de septiembre de 2026 y ahora devuelve un error de no disponible.
Lee nuestra reseña de zerank-2
3.9/5
13
mxbai-rerank v2
Sigue siendo el reranker pequeño más seguro de alojar por cuenta propia solo por la licencia, aunque su ventaja en benchmarks data de marzo de 2025.
Ideal para: Equipos que quieren un reranker pequeño y con licencia permisiva para ejecutarlo en su propio hardware.
Precio: Gratuito bajo Apache 2.0. Alojado solo dentro de Mixedbread Search: búsqueda semántica a $4 por 1.000 consultas, $7,50 con reranking; plan Scale de $20/mes en créditos.
Lee nuestra reseña de mxbai-rerank v2
3.8/5
14
Nemotron ColEmbed V2
Lo bastante preciso para ser la vara de medir en la búsqueda sobre imágenes de páginas, y con una licencia que hace que la mayoría de las empresas solo puedan usarlo para eso.
Ideal para: Investigadores y equipos de evaluación que necesitan una base abierta sólida para la recuperación visual de documentos y no piensan ponerla en producción.
Precio: Pesos gratuitos para uso no comercial y de investigación (CC BY-NC 4.0).
Lee nuestra reseña de Nemotron ColEmbed V2
3.8/5
15
Cohere Rerank 4
Rerank 4 sigue funcionando, pero el propio Rerank 5 de Cohere lo supera ya en todos los benchmarks que publica Cohere, lo que lo convierte en un modelo del que migrar y no en uno que adoptar.
Ideal para: Equipos con una canalización de Rerank 4 ya ajustada que necesitan tiempo antes de volver a validarla con Rerank 5.
Precio: Se factura por búsqueda (una consulta, hasta 100 documentos). Vercel AI Gateway indica Pro a $2,50 y Fast a $2,00 por cada 1.000 búsquedas; la página de Cohere ya no muestra las tarifas de Rerank 4.
Lee nuestra reseña de Cohere Rerank 4
3.7/5
16
text-embedding-3-large
Seguro, barato y compatible con todas las bases de datos vectoriales, text-embedding-3-large queda ahora lo bastante por detrás de los recuperadores más nuevos como para justificar una nueva prueba antes de cualquier desarrollo nuevo.
Ideal para: Equipos que ya usan OpenAI y valoran un solo proveedor, condiciones de datos estrictas y amplia compatibilidad con herramientas por encima de la máxima calidad de recuperación.
Precio: 0,13 $ por 1 millón de tokens; Batch a mitad de precio; text-embedding-3-small a 0,02 $ por 1 millón.
Lee nuestra reseña de text-embedding-3-large
3.7/5
17
all-MiniLM-L6-v2
Sigue siendo la forma más rápida de poner en marcha una búsqueda semántica, y ya no es el modelo adecuado para llevar a producción.
Ideal para: Estudiantes y quienes hacen prototipos y necesitan un modelo de embeddings en inglés rápido y compatible con todo.
Precio: Gratuito bajo Apache 2.0.
Lee nuestra reseña de all-MiniLM-L6-v2
3.4/5