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Sentence Transformers v6.0、4番目のモデル型「MultiVectorEncoder」— ColBERT式のレイトインタラクション検索をネイティブ対応
Hugging Faceは2026年8月18日、Sentence Transformers v6.0を公開した。従来のdense・sparse・rerankerに加え、トークンごとに1ベクトルを保持してMaxSim演算でスコアするレイトインタラクション（ColBERT式）検索を扱う新モデル型MultiVectorEncoderを追加。PyLate・Stanford-NLP ColBERT・ColPali系のチェックポイントを直接読み込める。同データで訓練したLateOn（マルチベクター）とDenseOn（単一ベクター）の比較では、13データセットのNanoBEIRのうち9件と平均で勝ち、BEIR全体でも57.22対56.20と僅差の優位。一方でインデックスはMiniLM比で約42倍のストレージになる。内容はHugging Face公式ブログに基づく。