MTEB
埋め込みモデルを順位付けする Hugging Face のリーダーボード。検索、分類、クラスタリング、意味的類似度など8種類のタスク、56以上のデータセットを対象とする。
2022年に Niklas Muennighoff らが公開した(論文には Nils Reimers も参加)。検索のみを対象とした BEIR など従来のベンチマークより遥かに網羅的である。2024年以降の上位モデルには OpenAI text-embedding-3-large、voyage-3-large、BGE-M3、NV-Embed-v2、gte-Qwen2 などがある。多言語版は MMTEB(2024年)。リーダーボード対策は既知の問題で、MTEB のテストセットで直接学習させて「見かけ上の」上位に入るモデルも存在する。