mxbai-rerank v2とは？
mxbai-rerank v2はMixedbreadの2つのオープンなリランカーで、2025年3月13日に発表されました（重みは3月3日にHugging Faceで公開）。mxbai-rerank-base-v2（5億パラメータ）とmxbai-rerank-large-v2（15億）です。リランカーは、検索システムがすでに取得した候補を、クエリと各文書を一緒に読むことで採点し直します。ベクトルを比較するより遅いものの、より正確です。どちらも文書を1件ずつ採点し（pointwise）、Qwen2.5をベースに、強化学習、対照学習、選好学習で訓練されています。
Mixedbreadによると、100を超える言語とコードに対応し、コンテキストはデフォルトで8,000トークン、32,000まで互換性があります。v1は512でした。重みはApache 2.0でHugging Faceにあり、小さなPythonパッケージmxbai-rerankがあります。
Mixedbreadの新しいリランカーmxbai-rerank-v3.1-listwiseはプロプライエタリで、ホスト型のMixedbread Searchの中でのみ使えます。そこでは現在これがデフォルトで、large-v2はpointwiseの選択肢として残っています。ドキュメントには単体のリランクのエンドポイントは記載されておらず、リランクはセマンティック検索1,000件あたり$3.50が加算されます。
mxbai-rerank v2の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| Semantic search | $4 per 1,000 queries | Mixedbread Search |
| Search with reranking | $7.50 per 1,000 queries | Mixedbread Search |
| Scale plan | $20/month in credits |
Apache 2.0で無料です。ホスト型はMixedbread Searchの中のみ：セマンティック検索は1,000クエリあたり$4、リランク付きで$7.50。Scaleプランは月$20分のクレジットです。
mxbai-rerank v2は使う価値があるか？
mxbai-rerank v2が評価されるのは、現在の精度ではなくライセンスとサイズのためです。どちらのモデルも商用上の条件がないApache 2.0で、Jinaの新しいリランカーが商用のセルフホストに有料のElasticライセンスを必要とする今、これは重要です。また0.5Bのbaseモデルは、控えめなGPU上でアプリケーションと並べて動かせるほど小さいモデルです。MixedbreadがA100 1台で測った時間では、NFCorpusでクエリあたりlarge-v2が0.89秒、base-v2が0.67秒で、bge-reranker-v2-m3は3.05秒、bge-reranker-v2-gemmaは7.20秒でした。
公開時点では、英語でオープンモデルの先頭に立っていました。MixedbreadはBEIRの平均NDCG@10をlarge-v2で57.49、base-v2で55.57と報告しており、Cohere rerank-3.5は55.39、Voyage rerank-2は54.54です。ツール検索のToolRetでは39.2で、それまでの最高の39.09をわずかに上回りました。多言語のMr.TyDiでは両方のBGEリランカーが上回っており（30.99と30.40に対して29.79）、100言語という主張は自分のデータで試す価値があります。これらはすべてMixedbreadによる測定です。
状況は変わりました。 その表にあった商用の競合はすべて後継に置き換わり、Jinaは0.6BのJina Reranker v3.5でBEIR 63.20と報告しています。ただし設定が異なるため、数値を直接比べることはできません。Mixedbreadの力はプロプライエタリなlistwiseのv3.1に注がれており、同社はViDoRe v3でクエリあたり0.65秒で最先端のLLMリランカーに並ぶと報告していますが、これはMixedbread Searchの中でしか動きません。オープンなGitHubリポジトリの最終更新は2025年9月で、Pythonパッケージはまだバージョン0.1.6です。
ホスト型では採算が変わります。Mixedbreadはリランク付きのセマンティック検索に1,000件あたり$7.50を課金し、そのうち$3.50がリランクの分です。そのため、月100万件のリランク付きクエリは、インデックス作成と保存の前で$7,500になります。Mixedbread自身のA100でのクエリあたり0.89秒で計算すると、同じ100万件はlarge-v2で約250 GPU時間で、カード1枚の1か月分に十分収まります。
真価を発揮する場面
ElasticsearchでBM25を使っている従業員20人のSaaS企業の検索エンジニア
ベンダーを増やさずにアプリ内ヘルプ検索の関連性を高める
小さなGPU上で、既存のBM25の候補の後段にbase-v2を置きます。Mixedbreadのテストでは、BM25とbase-v2の組み合わせはBEIRで平均55.57でした。Apache 2.0なのでライセンスの審査が不要で、継続的な費用はGPUだけです。
数百のツールを持つエージェントを作る開発者
リクエストごとにモデルに見せるツールの説明を選ぶ
large-v2でリクエストに対してツールの説明をリランクします。BM25を第1段にしたToolRetでのスコアは39.2で、BM25単独では31.97です。pointwiseの採点なので、各ツールのスコアは他のツールに左右されません。
法律事務所のナレッジマネジメント責任者
ホスト型の検索サービスとリランカーのセルフホストのどちらにするかを決める
リランク付きのMixedbread Searchは1,000クエリあたり$7.50で、デフォルトはクローズドなv3.1モデルです。v2をセルフホストすれば文書は事務所のハードウェアにとどまりますが、GPU、監視、更新を自分たちで抱えることになります。
導入前に確認すること
- 導入
- pip install mxbai-rerankを実行し、Hugging Faceからmixedbread-ai/mxbai-rerank-base-v2またはlarge-v2を読み込み、クエリと候補文書を渡します。
- 連携
- Pythonパッケージmxbai-rerankとTransformers。Mixedbread Searchの中では、search_options.rerankでlarge-v2を選択でき、top_kとメタデータで制御できます。
- データとプライバシー
- Apache 2.0でセルフホストするため、文書がインフラの外に出ることはありません。Mixedbread SearchはEnterpriseで自前のバケットの持ち込みに対応しています。Mixedbreadのプライバシーポリシーによると、同社はSecurityの基準のみを対象とするSOC 2 Type IIレポートを保有しています。
- 大規模利用時のコスト
- セルフホストでは、Mixedbreadの0.89秒で100万クエリを処理すると約250 A100時間です。ホスト型では、Mixedbread Searchはリランク付きのセマンティック検索1,000件あたり$7.50、100万件で$7,500を課金し、さらにインデックス化する100万トークンあたり$1.50〜$3がかかります。
- 制限
- クエリと文書のペアあたりデフォルトで8Kトークン、32Kまで互換。pointwiseなので、費用は候補数に比例して増えます。Mixedbread SearchのStarterは毎分100クエリ、Scaleは2,400クエリまでです。
良い点
- 商用上の制限がないApache 2.0
- Mixedbreadのテストでは、A100 1台でクエリあたり0.67〜0.89秒
- 8Kトークンのコンテキストで、32Kまで互換
- Mixedbreadのコードとツール検索のテストでBGEを上回る
気になる点
- 2025年3月の公開で、オープンなリポジトリは2025年9月から更新なし
- 多言語のMr.TyDiでBGEに及ばない
- 新しいv3.1のlistwiseモデルはクローズドで、Mixedbread Searchに結び付いている
- ベンチマークはMixedbread自身のもの
- 単体のホスト型リランクAPIがない
おすすめの人
自前のハードウェアで動かす、小型で寛容なライセンスのリランカーを求めるチームに向いています。
mxbai-rerank v2の代替
mxbai-rerank v2：よくある質問
- mxbai-rerank v2は使う価値があるか？
- ライセンスだけで見れば、セルフホストする小型リランカーとして今も最も安全な選択です。ただし、ベンチマークでの優位は2025年3月時点のものです。 評価は5点満点中3.8点です。
- mxbai-rerank v2の料金は？
- Apache 2.0で無料です。ホスト型はMixedbread Searchの中のみ：セマンティック検索は1,000クエリあたり$4、リランク付きで$7.50。Scaleプランは月$20分のクレジットです。
- mxbai-rerank v2の欠点は？
- 2025年3月の公開で、オープンなリポジトリは2025年9月から更新なし; 多言語のMr.TyDiでBGEに及ばない; 新しいv3.1のlistwiseモデルはクローズドで、Mixedbread Searchに結び付いている; ベンチマークはMixedbread自身のもの; 単体のホスト型リランクAPIがない.
- mxbai-rerank v2は誰に向いているか？
- 自前のハードウェアで動かす、小型で寛容なライセンスのリランカーを求めるチームに向いています。
- チームや本番環境でmxbai-rerank v2を使うと費用はいくらか？
- セルフホストでは、Mixedbreadの0.89秒で100万クエリを処理すると約250 A100時間です。ホスト型では、Mixedbread Searchはリランク付きのセマンティック検索1,000件あたり$7.50、100万件で$7,500を課金し、さらにインデックス化する100万トークンあたり$1.50〜$3がかかります。
- mxbai-rerank v2は企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0でセルフホストするため、文書がインフラの外に出ることはありません。Mixedbread SearchはEnterpriseで自前のバケットの持ち込みに対応しています。Mixedbreadのプライバシーポリシーによると、同社はSecurityの基準のみを対象とするSOC 2 Type IIレポートを保有しています。
- mxbai-rerank v2の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はQwen3-Embedding and Qwen3-Reranker, zerank-2, Jina Reranker v3.5 、 Voyage rerank-3です。
回答確認日：2026年10月26日