bge-m3 vs nomic-embed-text

비교 항목	BAAI bge-m3	Nomic nomic-embed-text
주력 언어	다국어 (한국어 포함 100여 개 언어 최적화)	주로 영어 (다국어도 지원하나 한국어는 상대적 열세)
모델 크기	약 567M 파라미터 (상대적으로 무겁고 느림)	약 137M 파라미터 (매우 가볍고 빠름)
임베딩 차원	1024 차원 고정	768 차원 (Matryoshka 기술로 자유롭게 축소 가능)
컨텍스트 길이	8192 토큰	8192 토큰
핵심 무기	하이브리드 검색 (Dense + Sparse + ColBERT)	압도적인 가성비, 벡터 DB 저장 공간 획기적 절약