MODEL VARLIĞI
voyage-4-nano
voyage-4-nano, Voyage AI'nin Hugging Face üzerinde Apache-2.0 lisansıyla yayımladığı açık ağırlıklı gömme modeli. Yaklaşık 340M parametre (180M gömme dışı + 160M gömme) ile ailenin en küçük üyesi, ama aynı paylaşılan gömme uzayını kullandığı için kapalı kardeşleriyle uyumlu vektör üretiyor — yani indeksin bir kısmını yerelde, bir kısmını API'de tutmak mümkün. Nicemlemeye duyarlı eğitimle (quantization-aware training) 32 bit float, işaretli/işaretsiz 8 bit tamsayı ve ikili çıktıyı destekliyor. Voyage, voyage-3.5-lite dahil daha büyük modelleri geçtiğini iddia ediyor.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Voyage AI
- Model tipi
- Gömme (embedding)
- Bağlam
- 32K token
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
- Yönetilen API
- Yok
- Yayın
- 2026-01-15
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- Apache-2.0 altında indirilebilir ağırlıklar — yerelde çalıştırılabilir
- Yaklaşık 340M parametre (180M gömme dışı + 160M gömme)
- 32.000 token bağlam penceresi
- Matryoshka ile 256, 512, 1024 ve 2048 boyutlu vektör
- Nicemlemeye duyarlı eğitim: float32, int8, uint8 ve binary çıktı
- Voyage 4 ailesiyle paylaşılan gömme uzayı
Sınırlılıklar
- Voyage'ın fiyatlandırma tablosunda yer almıyor — API üzerinden ücretli erişimi belgelenmemiş, kullanım kendi altyapınızda çalıştırmayı gerektiriyor
- Ailenin en küçük modeli; erişim kalitesi voyage-4-large'ın belirgin biçimde altında
- Karşılaştırma iddiaları Voyage AI'nin kendi değerlendirme tablosuna dayanıyor; sayısal ayrıntı model kartında verilmiyor
- Yalnızca gömme üretir; yeniden sıralama ayrı model gerektirir
Tipik kullanım alanları
- Kendi altyapısında (on-prem) çalıştırılan RAG hatları
- Veri sınırı olan kurumlarda gömme üretimi
- Kenar (edge) cihazlarda semantik arama
- Hibrit kurgu: yerel nano + API'de büyük model
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.