Weaviate 观点：不存在“最好”的嵌入模型，只有最适合你的数据和任务的

Weaviate 指出不存在通用的“最佳”嵌入模型，选型应从应用场景而非 MTEB 排行榜出发，综合考虑领域、模态与语言、任务类型和模型规模。其博客示例中，OpenAI 的小型与大型嵌入模型在小型糕点数据集上平均精度与召回率持平（0.5 和 0.58），仅在单个查询上互有胜负。Weaviate Embeddings 将模型托管在数据旁，无需外部 API 调用，且不限制嵌入速度。