2026 年最佳向量嵌入模型
嵌入是语义搜索、聚类，以及每个 RAG 系统检索环节的基础。这份排名在质量和每 token 成本上对比 Ofox 上的嵌入模型，让你既能低成本索引大规模语料，又不损失检索准确度。
推荐模型
想要更精准的结果？
打开交互式推荐器并预填本场景，再调整优先项和必备能力，进一步微调短名单。
在推荐器中微调如何理解推荐分数
用你的任务验证
请用相同输入测试候选模型，比较正确性、一致性和实际费用；更大的上下文窗口不代表更好的记忆或回答质量。
分数的含义与局限
匹配分结合模型目录、已有评测参考和启发式规则。质量分受发布时间影响；速度是估计值，不是请求延迟实测。缺少评测时采用模型系列等规则估算。这是选型建议，不是针对你任务的实测成绩。
相关问题
常见问题
推荐器是怎么挑模型的？+
它会从质量、成本、速度，以及与你场景的契合度四个维度，为 Ofox 上每个未下线的模型打分，再按你选择的优先项加权。质量参考模型档位与能力，成本基于真实的每 token 价格，契合度则看模型是否针对你的任务（编程、视觉、长上下文等）做过优化。
它免费吗？需要账号吗？+
完全免费，且在浏览器里运行——获取推荐无需登录或 API Key。只有当你真正要调用模型时，才需要 Ofox 账号。
这些都是真实、最新的模型吗？+
每条推荐都来自 Ofox 实时模型目录（100+ 个模型，持续更新）。展示的价格与上下文长度均直接取自该目录。
为什么最便宜的模型不一定排第一？+
除非你选择「最低成本」，推荐器会在价格与质量、能力之间权衡。一个贵一点但强很多的模型往往得分更高——就像人会做的选择一样。
推荐的模型能用在我现有的代码里吗？+
可以。每个模型都通过统一的 OpenAI / Anthropic / Gemini 兼容端点提供。只需改 base URL 和 API Key，现有 SDK 代码无需改动即可运行。