Datensatz Anmerkung:

  1. For "1M Dataset" below, we refer to the "Cohere Medium" (Klicken Sie, um S3 URI zu kopieren) Dataset (1M * 768 float dense vectors).
  2. For "10M" Dataset below, we refer to the "Cohere Large" (Klicken Sie, um S3 URI zu kopieren) Dataset (10M * 768 float dense vectors).
Latenzzeit und QPS der Vektorsuche bei monatlichen Kosten von 1.000 $
Copy link to this section
Datensatz
P99 Latency (ms)
QPS
Recall
ZillizCloud-8cu-perf
2
13,316.23
0.9383
Milvus-16c64g-sq4u-fp16-force_merge
2.3
9,575.69
0.9189
Milvus-16c64g-sq8-force_merge
2.4
5,973
0.9192
OpenSearch-16c128g-force_merge
7.2
3,055.01
0.9066
ElasticCloud-8c60g-force_merge
17.1
2,353.89
0.9143
QdrantCloud-16c64g
6.4
1,242.43
0.9474
Pinecone-p2.x8-1node
13.7
1,146.53
0.9262
OpenSearch-16c128g
13.2
950.63
0.9140
Streaming-Leistung
Copy link to this section
In diesem Diagramm wird die Suchleistung auf dem Cohere-10M-Datensatz unter konstantem Ingestionsdruck gemessen. Wir messen die p99-Serien-Suchlatenz und die maximale gleichzeitige QPS bei 90 % Datenkapazität, während die Einfüge-Arbeitslast aktiv bleibt. Diese "Streaming"-Ergebnisse werden dann mit der "statischen" Leistung auf einer vollständig indizierten und optimierten Datenbank verglichen.
Plot-Werte
  • statisch (vollständig optimiert)
  • Konstante Datenaufnahme (500 Zeilen/s)
  • Konstante Einspeisung (1000 Zeilen/s)

ZillizCloud

8cu-perf

7,385
Recall: 0.9384
2,119
1,860

Milvus

16c64g-sq8-force_merge

2,747
Recall: 0.9204
306
156

ElasticCloud

8c60g-force_merge

1,452
Recall: 0.9042
61.67
61.82

Pinecone

p2.x8-1node

1,131
Recall: 0.9024
367.4
369.7

TurboPuffer

2026-03-31

649.9
Recall: 0.8352
536
442.6

OpenSearch

16c128g

505.7
Recall: 0.9068
161.7
149.7

QdrantCloud

16c64g

446.9
Recall: 0.9357
393.8
347.6
Leistung vs. Rückruf
Copy link to this section
Datensatz
Plot-Werte
Leistung der Filterung
Copy link to this section
Datensatz
Plot-Werte