mongodb
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large
mongodb/voyage-4-large
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
voyage-4-large es un modelo de texto a embeddings listado en el catálogo de OpenRouter bajo VoyageAI by MongoDB. Según la descripción del catálogo, es un modelo de embeddings multilingüe y de propósito general orientado a la calidad de recuperación, construido con aprendizaje Matryoshka y entrenamiento consciente de la cuantización. El listado reporta una ventana de contexto de 32.000 tokens, entrada solo de texto y salida de embeddings. Todas las capacidades aquí son afirmaciones del proveedor vía el catálogo; este paquete de fuentes no incluyó una ficha de modelo independiente ni resultados de benchmarks medidos, por lo que el posicionamiento de calidad de recuperación permanece sin verificar en esta evidencia.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo describe un modelo de embeddings multilingüe y de propósito general posicionado para la calidad de recuperación.[1]
- El uso reportado de aprendizaje Matryoshka y entrenamiento consciente de la cuantización podría permitir tamaños de embedding flexibles y un despliegue eficiente, aunque los detalles aparecen truncados en la fuente.[1]
- Se reporta una ventana de contexto de 32.000 tokens, comparativamente amplia para entradas de embeddings.[1]
Limitaciones
- Solo se suministró una entrada del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades deben validarse con tus propias cargas de trabajo.[1]
- No se incluyeron resultados de benchmarks ni mediciones de terceros; la calidad de recuperación es una afirmación del proveedor, no un resultado medido.[1]
- La salida es solo de embeddings y no se reporta capacidad de razonamiento; no es un modelo de generación de texto.[1]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena evaluarlo para búsqueda semántica y recuperación sobre colecciones de documentos multilingües, dado su posicionamiento declarado.[1]
- Candidato para pipelines de indexación RAG que ingieren documentos largos, pendiente de pruebas con la carga de trabajo real.[1]
- Podría convenir a despliegues que busquen embeddings de dimensión flexible o cuantizados mediante entrenamiento tipo Matryoshka, si se confirma en pruebas.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · VoyageAI by MongoDB: voyage-4-largeFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
voyage-4-large is a state-of-the-art general-purpose and multilingual embedding optimized for retrieval quality. Enabled by Matryoshka learning and quantization-aware training, voyage-4-large supports embeddings voyage-4-large here: [mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models](https://www.mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models?utm_source=openrouter&utm_medium=referral)
Especificaciones
- ID del modelo
- mongodb/voyage-4-large
- ID canónico
- voyageai/voyage-4-large-20260727
- Creador
- mongodb
- Añadido a OpenRouter
- 27.07.2026
- Longitud de contexto
- 32,000
- Modalidad
- text->embeddings
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- embeddings
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.120 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | salida: embeddings |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| VoyageAI by MongoDB | 32,000 | $0.120 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
Artículos relacionados
Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.