Qu’est-ce que zerank-2 ?
zerank-2 est un reranker de ZeroEntropy, annoncé le 18 novembre 2025. Notion a racheté ZeroEntropy le 24 juillet 2026 ; le même jour, l'entreprise a publié tous ses modèles sous Apache 2.0 et indiqué que ses produits hébergés seraient pris en charge jusqu'au 4 septembre 2026. Cette date est passée, et l'API de ZeroEntropy répond désormais aux requêtes de rerank par « ZeroEntropy inference is unavailable », si bien que le modèle est en pratique uniquement auto-hébergé.
Un reranker réévalue la liste restreinte qu'un système de recherche a déjà récupérée en lisant la requête et chaque document ensemble, ce qui est plus lent que comparer des vecteurs mais plus précis. zerank-2 suit des instructions en langage naturel sur ce qui compte comme pertinent et est entraîné pour que ses scores soient calibrés : ZeroEntropy indique qu'un score de 0,8 signifie environ 80 % de pertinence. L'entraînement utilise la méthode zELO de l'entreprise, qui transforme des préférences par paires en notes de style Elo.
Il a 4 milliards de paramètres, environ 8 GB de poids BF16, est affiné depuis Qwen3-4B et lit jusqu'à 32 768 tokens ; ZeroEntropy revendique plus de 100 langues. Il se charge comme un CrossEncoder de sentence-transformers. Un changement de mai 2026 a fait que predict() renvoie des logits bruts plutôt que des scores de 0 à 1 ; la fiche donne la conversion, (scores / 5).sigmoid().
zerank-2 vaut-il le coup ?
zerank-2 gagne sa place par la calibration. La plupart des rerankers renvoient des scores qui n'ont de sens que comme un ordre ; celui-ci est entraîné pour que le nombre lui-même signifie quelque chose, ce qui permet à un pipeline d'éliminer les passages faibles à un seuil fixe, ou d'utiliser le modèle comme une vérification de pertinence oui-ou-non avant que le contexte n'atteigne un modèle de langage.
Sur sa fiche, en rerankant les 100 meilleurs résultats du text-embedding-3-small d'OpenAI, il fait une moyenne de 0,6714 NDCG@10 sur sept domaines, contre 0,5847 pour Cohere rerank-3.5 et 0,5999 pour Gemini 2.5 Flash. Il ne perd que sur la finance, où Gemini obtient 0,7694 contre ses 0,7600. Les chiffres sont ceux de ZeroEntropy, et les rivaux ont une génération de retard : Cohere Rerank 4 et Voyage rerank-3 ne sont pas dans le tableau. Le billet d'acquisition de Notion ajoute que le reranker a réduit sa latence de reranking de 85 % à qualité de réponse constante, la parole d'un client plutôt qu'un benchmark.
Les circonstances ont plus bougé que le modèle. L'équipe de ZeroEntropy dirige désormais la recherche sur les modèles de Notion, l'API hébergée a cessé de servir, et le billet le plus récent de sa page d'actualités est l'avis d'acquisition de juillet, sans signe d'un zerank-3. Apache 2.0 supprime le risque de licence et la fiche liste encore AWS Marketplace, mais les correctifs et nouvelles versions dépendent désormais de quiconque le forke.
Deux détails de migration piègent les gens. Le passage de mai 2026 aux logits bruts casse silencieusement tout seuil ajusté sur les anciens scores de 0 à 1 sauf si la conversion sigmoïde est appliquée, et les exemples de la fiche chargent « zeroentropy/zerank-2 » alors que le dépôt s'appelle zerank-2-reranker. Ni l'un ni l'autre n'est difficile à corriger, mais les deux échouent sans message d'erreur, ce qui est exactement la façon dont un pipeline de récupération se dégrade sans qu'on le remarque.
Là où il fait la différence
Un ingénieur RAG dans une startup de recherche juridique
Couper les passages non pertinents avant qu'ils n'atteignent le modèle de langage
Reranker les 100 meilleurs résultats et ne garder que ceux au-dessus d'un seuil calibré après la conversion sigmoïde, pour que chaque réponse porte moins de tokens en entrée. Le juridique est l'un des domaines avec la plus grande avance sur la fiche : 0,6644 contre 0,5257 pour Cohere rerank-3.5.
Un ancien client de l'API ZeroEntropy
Garder la recherche fonctionnelle après l'arrêt de l'API hébergée
Suivre le guide de migration de juillet de ZeroEntropy, servir les poids Apache 2.0 sur un GPU derrière votre propre endpoint, et réajuster les seuils face à la sortie en logits bruts. Le coût passe de 0,025 $ par million de tokens à ce que coûte une instance GPU toujours active.
Un responsable recherche dans une entreprise SaaS de 40 personnes
Choisir entre un reranker auto-hébergé et une API gérée
zerank-2 est gratuit à faire tourner mais laisse les mises à niveau, les correctifs et la disponibilité à l'équipe ; Cohere Rerank 4 ou Voyage rerank-3 facturent à la requête mais viennent avec un fournisseur. Le facteur décisif est généralement de savoir si quelqu'un fait déjà tourner de l'inférence GPU en production.
Avant de vous engager
- Mise en route
- pip install sentence-transformers, chargez le modèle comme un CrossEncoder et appelez predict() ou rank() ; trust_remote_code n'est plus nécessaire. Appliquez (scores / 5).sigmoid() pour récupérer des scores calibrés de 0 à 1.
- Intégrations
- Poids Hugging Face avec 15 quantifications communautaires, AWS Marketplace selon la fiche du modèle, et tout serveur qui fait tourner sentence-transformers ou des modèles basés sur Qwen3. L'endpoint /models/rerank hébergé de ZeroEntropy ne sert plus les requêtes.
- Données et confidentialité
- Apache 2.0 autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans limites de revenus. L'auto-hébergement garde les requêtes et les documents dans votre propre infrastructure ; il n'y a plus d'API fournisseur à qui envoyer des données.
- Coût à grande échelle
- Les poids sont gratuits ; le coût est un GPU qui tient environ 8 GB de poids BF16 plus la mémoire de lot, qu'une seule carte de centre de données de 24 GB couvre. Les chiffres de latence et de débit ne sont pas publiés, si bien que la capacité doit être mesurée sur votre propre mélange de requêtes.
- Limites
- Contexte de 32 768 tokens par paire requête-document ; texte uniquement. Aucun chiffre de latence publié, et aucune feuille de route de mainteneur depuis l'acquisition par Notion.
Les points forts
- Scores calibrés utilisables comme seuil fixe
- Poids Apache 2.0 depuis juillet 2026
- Contexte de 32K tokens et instructions de pertinence en langage naturel
- Bat Cohere rerank-3.5 dans six domaines sur sept sur sa fiche
Les points faibles
- API hébergée ne servant plus ; auto-hébergement uniquement
- Pas de feuille de route fournisseur après l'acquisition par Notion
- Les benchmarks sont ceux de ZeroEntropy, face à des rivaux plus anciens
- Le passage de mai 2026 aux logits bruts casse les anciens seuils
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.
Alternatives à zerank-2
zerank-2 : questions fréquentes
- zerank-2 vaut-il le coup ?
- Un reranker ouvert affûté dont les scores calibrés valent la peine, désormais avec personne derrière lui à part votre propre GPU. Nous lui donnons 3.9 sur 5.
- Combien coûte zerank-2 ?
- 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.
- Quels sont les inconvénients de zerank-2 ?
- API hébergée ne servant plus ; auto-hébergement uniquement; pas de feuille de route fournisseur après l'acquisition par Notion; les benchmarks sont ceux de ZeroEntropy, face à des rivaux plus anciens; le passage de mai 2026 aux logits bruts casse les anciens seuils.
- À qui s’adresse zerank-2 ?
- Les équipes qui font déjà tourner de l'inférence GPU et veulent un reranker gratuit avec des scores de pertinence utilisables comme seuil.
- Combien coûte zerank-2 pour une équipe ou en production ?
- Les poids sont gratuits ; le coût est un GPU qui tient environ 8 GB de poids BF16 plus la mémoire de lot, qu'une seule carte de centre de données de 24 GB couvre. Les chiffres de latence et de débit ne sont pas publiés, si bien que la capacité doit être mesurée sur votre propre mélange de requêtes.
- zerank-2 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Apache 2.0 autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans limites de revenus. L'auto-hébergement garde les requêtes et les documents dans votre propre infrastructure ; il n'y a plus d'API fournisseur à qui envoyer des données.
- Quelles sont les meilleures alternatives à zerank-2 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Cohere Rerank 4, Voyage rerank-3, Jina Reranker v3.5 et mxbai-rerank v2.
Réponses vérifiées le 22 oct. 2026.