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VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

mongodb/rerank-2.5-lite

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O catálogo da OpenRouter apresenta mongodb/rerank-2.5-lite como um modelo de texto para reranqueamento destinado a equilibrar latência e qualidade de recuperação. Ele lista entrada de texto, saída de reranqueamento, uma janela de contexto de 32.000 tokens e o slug canônico voyageai/rerank-2.5-lite-20260727. A descrição do catálogo relata uma melhoria em relação ao Cohere Rerank v3.5 em 93 conjuntos de dados, mas este pacote não contém uma ficha independente nem resultados reproduzidos. Trate essas afirmações como informações de catálogo até validá-las na carga de trabalho alvo.[1]

Pontos fortes

O catálogo da OpenRouter o caracteriza como otimizado tanto para latência quanto para qualidade.[1]
Sua modalidade declarada é entrada de texto e saída de reranqueamento.[1]
O catálogo indica uma janela de contexto de 32.000 tokens.[1]

Limitações

A única evidência fornecida é o catálogo da OpenRouter; uma ficha independente do modelo não estava disponível neste pacote.[1]
A vantagem relatada em relação ao Cohere Rerank v3.5 é desempenho afirmado pelo catálogo, não uma medição independente feita aqui.[1]
Não há parâmetros de solicitação compatíveis listados, e os campos de corte de conhecimento e raciocínio estão indefinidos; é necessário validar a carga de trabalho.[1]

Onde usar

Candidato à avaliação em pipelines de recuperação que precisem reordenar resultados de texto sem gerar texto.[1]
Potencialmente útil quando a latência importa, já que o catálogo o posiciona para latência e qualidade.[1]
Vale testar com registros candidatos extensos se o contexto de 32.000 tokens informado atender à carga de trabalho.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-liteFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

rerank-2.5-lite is a reranker optimized for both latency and quality, delivering a 7.16% improvement in retrieval accuracy over Cohere Rerank v3.5 across 93 datasets. It also outperformed Cohere Rerank v3.5...

Especificações

ID do modelo: mongodb/rerank-2.5-lite
ID canônico: voyageai/rerank-2.5-lite-20260727
Criador: mongodb
Adicionado ao OpenRouter: 27.07.2026
Comprimento de contexto: 32,000
Modalidade: text->rerank
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: rerank
Preço por token: Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
VoyageAI by MongoDB	32,000	—	—	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.