Tabelas de classificação do VBBench
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Tabela de classificação do VDBBenchTabela de classificação de custos

Nota sobre o conjunto de dados:

  1. For "1M Dataset" below, we refer to the "Cohere Medium" (Clique para copiar o S3 URI) Dataset (1M * 768 float dense vectors).
  2. For "10M" Dataset below, we refer to the "Cohere Large" (Clique para copiar o S3 URI) Dataset (10M * 768 float dense vectors).
Latência e QPS da Pesquisa Vetorial a um custo mensal de $1.000
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Conjunto de dados
1M Dataset
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
Desempenho da transmissão em fluxo contínuo
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Este gráfico avalia o desempenho da pesquisa no conjunto de dados Cohere-10M sob pressão constante de ingestão. Medimos a latência da pesquisa em série p99 e o QPS máximo simultâneo a 90% da capacidade de dados enquanto a carga de trabalho de inserção permanece ativa. Estes resultados de "streaming" são depois comparados com o desempenho "estático" numa base de dados totalmente indexada e optimizada.
Valores do gráfico
QPS
  • estático (totalmente optimizado)
  • ingestão constante (500 linhas/s)
  • ingestão constante (1000 linhas/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
Desempenho vs. recordação
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Conjunto de dados
1M Dataset
Valores do gráfico
Desempenho de filtragem
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Conjunto de dados
1M Dataset
Valores do gráfico