Le classement des modèles d'embedding en 2026

Parmi les 17 options que nous avons testées, Voyage rerank-3, voyage-4-large et Cohere Rerank 5 arrivent en tête. Chacune est classée selon notre note, avec son prix, notre verdict et le profil auquel elle convient.

Par Andrew Miller · Mis à jour le 26 oct. 2026 · Notre méthode

Notre classement : selon notre note sur 5, à partir d’avis fondés sur les prix, la documentation et les politiques de chaque produit, ainsi que sur des benchmarks indépendants lorsqu’ils existent, chacun vérifié à la date indiquée dans l’avis. Nous ne touchons aucune commission d’affiliation.

1
Voyage rerank-3
Sur les propres chiffres de Voyage, rerank-3 mène chaque rival hébergé, et le modèle lite coûte si peu que la limite de débit, pas la facture, décide de la quantité de reranking que vous faites.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner du RAG ou de la recherche en production et veulent la meilleure qualité de reranking hébergé pour le prix.
Prix : rerank-3 0,05 $ par 1M de tokens ; rerank-3-lite 0,02 $ par 1M de tokens ; 200 premiers millions de tokens gratuits.
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4.6/5
2
voyage-4-large
Un fort modèle de récupération avec une astuce qui manque aux rivaux, un espace vectoriel partagé, mais son avance repose sur les propres tests de Voyage et il peut s'entraîner sur vos données jusqu'à ce qu'un admin s'y oppose.
Idéal pour : Les équipes qui construisent de la recherche de texte ou du RAG et veulent payer pour la qualité au moment de l'indexation et faire tourner des embeddings de requête bon marché ou locaux.
Prix : 0,12 $ par 1M de tokens ; 200 premiers millions de tokens gratuits (pas sur Batch) ; API Batch 33 % de moins.
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4.5/5
3
Cohere Rerank 5
Rerank 5 rend le reranking assez bon marché pour cesser de le rationner et assez calibré pour se fier à un seuil, même si chaque benchmark qui le soutient jusqu'ici est celui de Cohere.
Idéal pour : Les équipes qui font tourner un RAG de production ou une recherche d'entreprise et veulent un reranker hébergé avec des seuils de score fiables et des options de déploiement privé.
Prix : Pro à 0,05 $ et Fast à 0,02 $ par million de tokens sur l'API de Cohere. Instance dédiée Model Vault à 4,00 $ de l'heure (2 500 $ par mois) pour l'une ou l'autre taille.
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4.4/5
4
EmbeddingGemma 2
EmbeddingGemma 2 rend praticable sur un téléphone une recherche privée et hors ligne dans les photos, mémos vocaux et code, tout en laissant la qualité de récupération textuelle presque exactement là où la version un l'avait laissée.
Idéal pour : Les développeurs mobiles et embarqués qui construisent une recherche privée ou hors ligne dans du texte, du code, des images et de l'audio.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0, sous réserve de la Gemma Prohibited Use Policy. Pas encore d'API hébergée chez Google ni chez les fournisseurs d'inférence de Hugging Face.
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4.3/5
5
Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 est le moyen le plus simple de chercher dans la vidéo et l'audio avec une phrase, et un moyen trop cher de chercher dans du texte brut.
Idéal pour : Les développeurs qui construisent une recherche ou des recommandations sur des médias mixtes comme les images, les enregistrements et la vidéo.
Prix : Par million de tokens : texte 0,20 $, image 0,45 $, audio 6,50 $, vidéo 12 $ ; Batch à moitié prix ; niveau gratuit avec limites (entrées utilisées pour l'amélioration des produits).
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4.3/5
6
Jina Embeddings v5
L'espace vectoriel partagé texte-et-médias de Jina v5 est l'idée la plus astucieuse des petits embeddings, et une licence non commerciale est le péage pour quiconque veut le faire tourner lui-même.
Idéal pour : Les équipes qui construisent une recherche multilingue ou multimodale sur de petits modèles, en particulier au sein d'Elastic.
Prix : API Jina : modèles small 0,05 $ par 1M de tokens, nano 0,02 $. Poids gratuits pour un usage non commercial ; l'auto-hébergement commercial exige une licence Elastic payante.
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4.3/5
7
Jina Reranker v3.5
Un reranker de 0,6B qui bat un modèle de 4B sur BEIR, freiné par une licence qui transforme l'auto-hébergement en appel commercial.
Idéal pour : Les utilisateurs d'Elastic et les équipes qui veulent un petit reranker à long contexte sur leur propre matériel.
Prix : API Jina 0,05 $ par 1M de tokens. Poids gratuits pour un usage non commercial ; l'auto-hébergement commercial exige une licence Elastic payante.
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4.3/5
8
Qwen3-VL-Embedding
L'embedder ouvert par lequel commencer quand un seul index doit contenir des diapositives, des captures d'écran et de la vidéo aux côtés du texte, avec Apache 2.0 qui règle la question de la licence.
Idéal pour : Les équipes qui auto-hébergent une recherche sur images, vidéo et documents mixtes sous une licence permissive.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0.
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4.3/5
9
Cohere Embed 5
Conçu pour les longs documents d'entreprise visuellement chargés et désormais tarifé publiquement, même si chaque benchmark qui le flatte est celui de Cohere.
Idéal pour : Les entreprises qui indexent de longs PDF, rapports réglementaires et présentations mêlant texte et images.
Prix : API : Pro à 0,12 $ et Fast à 0,08 $ par million de tokens de texte ; images à 0,40 $ par million. Model Vault à partir de 3 $ de l'heure ou 2 000 $ par mois et par instance.
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4.2/5
10
Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker
Une pile de recherche ouverte complète sous une seule licence, embedder et reranker ensemble, même si sa couronne de classement date de juin 2025.
Idéal pour : Les équipes qui auto-hébergent une recherche multilingue ou de code et veulent l'embedding et le reranking sous une seule licence ouverte.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Le text-embedding-v4 hébergé de Qwen Cloud, bâti sur Qwen3, est à 0,07 $ par 1M de tokens.
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4.2/5
11
Marengo 3.5
Conçu sur mesure pour trouver des moments dans la vidéo, avec de petits vecteurs qui gardent le stockage bon marché, même si chaque chiffre derrière vient de TwelveLabs.
Idéal pour : Les équipes qui construisent une recherche sur de grandes bibliothèques vidéo et veulent une API d'embedding gérée, spécialiste de la vidéo, et feront tourner leur propre magasin de vecteurs.
Prix : API Embed au lancement, par 1M de tokens : vidéo 0,26 $, audio 0,065 $, image 0,08 $, document 0,162 $, texte 0,20 $. Offres : Free, Plus 29 $/mois, Pro 99 $/mois, Enterprise sur mesure.
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3.9/5
12
zerank-2
Un reranker ouvert affûté dont les scores calibrés valent la peine, désormais avec personne derrière lui à part votre propre GPU.
Idéal pour : Les équipes qui font déjà tourner de l'inférence GPU et veulent un reranker gratuit avec des scores de pertinence utilisables comme seuil.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. L'API hébergée de ZeroEntropy (0,025 $ par 1M de tokens au lancement) n'était prise en charge que jusqu'au 4 septembre 2026 et renvoie désormais une erreur d'indisponibilité.
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3.9/5
13
mxbai-rerank v2
Toujours le petit reranker le plus sûr à auto-héberger sur la seule licence, même si son avance en benchmark date de mars 2025.
Idéal pour : Les équipes qui veulent un petit reranker sous licence permissive à faire tourner sur leur propre matériel.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0. Hébergé uniquement dans Mixedbread Search : recherche sémantique 4 $ les 1 000 requêtes, 7,50 $ avec reranking ; offre Scale 20 $/mois en crédits.
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3.8/5
14
Nemotron ColEmbed V2
Assez précis pour être l'étalon de la recherche sur image de page, et sous licence telle qu'un étalon est tout ce que la plupart des entreprises peuvent en faire.
Idéal pour : Les chercheurs et équipes d'évaluation qui ont besoin d'une base ouverte solide pour la récupération de documents visuels et ne prévoient pas de la livrer.
Prix : Poids gratuits pour un usage non commercial et de recherche (CC BY-NC 4.0).
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3.8/5
15
Cohere Rerank 4
Rerank 4 fonctionne toujours, mais Rerank 5 de Cohere le bat désormais sur chaque benchmark que publie Cohere, ce qui en fait un modèle à quitter plutôt qu'à adopter.
Idéal pour : Les équipes dont la chaîne est réglée sur Rerank 4 et qui ont besoin de temps avant de revalider sur Rerank 5.
Prix : Facturé à la recherche (une requête, jusqu'à 100 documents). Vercel AI Gateway affiche Pro à 2,50 $ et Fast à 2,00 $ les 1 000 recherches ; la page de Cohere n'affiche plus les tarifs de Rerank 4.
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3.7/5
16
text-embedding-3-large
Sûr, bon marché et pris en charge par chaque base de données vectorielle, text-embedding-3-large est désormais derrière les récupérateurs plus récents d'assez pour justifier un nouveau test avant toute nouvelle construction.
Idéal pour : Les équipes déjà sur OpenAI qui valorisent un seul fournisseur, des conditions de données strictes et un large support d'outils plutôt que la meilleure qualité de récupération.
Prix : 0,13 $ par 1M de tokens ; Batch à moitié prix ; text-embedding-3-small 0,02 $ par 1M.
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3.7/5
17
all-MiniLM-L6-v2
Toujours le moyen le plus rapide de faire fonctionner une recherche sémantique, et plus le bon modèle à livrer.
Idéal pour : Les apprenants et prototypeurs qui ont besoin d'un modèle d'embedding anglais rapide et pris en charge partout.
Prix : Gratuit sous Apache 2.0.
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3.4/5