Sök & embeddings · MTEB (Hugging Face-gemenskapen)

MTEB(Multilingual, v2) – Massive Text Embedding Benchmark

Den mest använda topplistan för embeddingmodeller, alltså modellerna bakom sökning och "hitta rätt dokument", testad på över 1 000 språk.

Placeringar (16, varav 5 i vår lista)

Bara modeller i vår lista

1
microsoft/harrier-oss-v1-27b

microsoft/harrier-oss-v1-27b
74.27[1]
2
tencent/KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511

Tencent
72.32[1]
3
nvidia/llama-embed-nemotron-8b

NVIDIA
69.46[1]
4
Qwen/Qwen3-Embedding-8B

Qwen/Qwen3-Embedding-8B
70.58[1]
5
google/gemini-embedding-001

Google · betaltjänst; föregångare till Gemini Embedding 2
68.37[1]
6
Qwen/Qwen3-Embedding-4B

Qwen/Qwen3-Embedding-4B
69.45[1]
7
Octen/Octen-Embedding-8B

Octen
67.84[1]
8
codefuse-ai/F2LLM-v2-14B

codefuse-ai
68.74[1]
9
codefuse-ai/F2LLM-v2-8B

codefuse-ai
68.09[1]
10
microsoft/harrier-oss-v1-0.6b

liten modell (0,6 miljarder parametrar)
69.01[1]
11
Bytedance/Seed1.6-embedding-1215

ByteDance · betaltjänst
70.26[1]
12
codefuse-ai/F2LLM-v2-4B

codefuse-ai
67.06[1]
13
ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-10B-A1.8B-0826

ai-sage
65.64[1]
14
jinaai/jina-embeddings-v5-omni-small

Jina AI
67.00[1]
16
codefuse-ai/F2LLM-v2-1.7B

codefuse-ai
65.21[1]
40
google/embeddinggemma-2

mycket liten modell (0,27 miljarder parametrar)
60.52[1]

Mått: Snittresultat över 131 uppgifter (0–100), ordnat efter Borda-placering
Bäst är: Högst
Avläst: 25 okt 2026 (i dag)
Drivs av: MTEB (Hugging Face-gemenskapen)

Öppna topplistan ↗

Så ska listan läsas

En embeddingmodell gör om text till tal så att texter med liknande innehåll hamnar nära varandra. Det är den tekniken som får en sökruta att hitta rätt dokument även om man inte använder exakt samma ord, och som AI-assistenter använder för att slå upp svar i egna dokument.

MTEB har flera topplistor. Vi använder huvudlistan MTEB(Multilingual, v2), som sidan själv lyfter fram först: 131 uppgifter på över 1 000 språk, bland annat sökning, sortering av texter, gruppering, att avgöra om två meningar betyder samma sak och att para ihop översättningar. Det finns också en engelsk lista, en ren söklista (RTEB) och listor för enskilda språk; för svenska, se den skandinaviska listan.

Placeringen räknas fram genom att modellerna rangordnas på varje uppgift och placeringarna vägs ihop (Borda-metoden). Siffran vi visar är snittet över alla uppgifter, 0–100, där högre är bättre, så ordningen följer inte alltid siffran exakt. Modeller som inte körts på alla uppgifter saknar snitt och tas inte med här (till exempel jina-embeddings-v5-text-small på plats 15 och Gemini Embedding 2 i förhandsversion på plats 198).

Vad den inte säger: nästan alla toppmodeller är öppna forskningsmodeller som inte finns i vår katalog. Resultaten skickas oftast in av skaparna själva, och vissa modeller har tränats på data som liknar testerna (sidan visar det som en lägre "zero-shot"-andel). Snittet över så många uppgifter säger inte hur bra en modell är just på att söka i svenska dokument, så testa på egna data.

Källor

[1]
Multilingual · MTEB Leaderboard ↗
MTEBTopplistamteb-leaderboard.hf.space

Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026

Historik

25 okt 2026

Fler placeringar länkade till modeller som lagts till i listan.
25 okt 2026

Tillagd. Avläst 25 okt 2026.