タイ語に対して14の埋め込みモデルを検証 — ランキングは以下のとおり

A100 GPU を使用して 15 のタイ語タスクで MTEB ベンチマークを実行しました。結果：

1. Qwen3-Embedding-4B — 74.41
2. KaLM-Gemma3-12B — 73.92
3. BOOM_4B_v1 — 71.84
4. jina-v5-text-small — 71.69
5. Qwen3-Embedding-0.6B — 69.08
6. multilingual-e5-large — 67.22
7. jina-v5-text-nano — 66.85
8. bge-m3 — 64.77
9. jina-v3 — 57.81

Qwen3-0.6B はそのサイズにしては印象的です — タイ語のタスクでは 4B モデルにほぼ匹敵します。bge-m3 は堅実ですが、タイ語専用として特に特筆すべき点はありません。

タスク別内訳付きのインタラクティブなリーダーボード: https://anusoft.github.io/thai-mteb-leaderboard/

すべてのベンチマークはタイ王国の国立スーパーコンピューター（LANTA）上で実行されました。結果は公式の MTEB リポジトリに統合されました。