**BGE（智源）** 与 **M3E（MokaAI）** 讲清楚：定位、版本、参数、用法、RAG 选型建议，直接可用。

**BGE（智源）** 与 **M3E（MokaAI）** 讲清楚：定位、版本、参数、用法、RAG 选型建议，直接可用。

一、BGE（BAAI General Embedding）

出品：北京智源研究院 BAAI，2023 年起，中文 RAG 最常用的强性能嵌入模型。

1）核心定位

• 强语义、强检索、多语言、长文本
• 适合：企业 RAG、知识库、长文档、跨语言场景

2）主流版本（选一个即可）

BGE v1.5（经典中文）

• bge-large-zh-v1.5：335M，1024 维，512 token，中文最强，推理慢BGE
• bge-base-zh-v1.5：109M，768 维，512 token，平衡首选BGE
• bge-small-zh-v1.5：33M，512 维，512 token，速度快、精度略低BGE

BGE-M3（2024 全能版，推荐新系统用）

• 569M，1024 维，最长 8192 token
• 三大能力：
  1. 稠密 + 稀疏 + 多向量（长文档分块匹配）
  2. 100 + 语言，中英