deepset-mxbai-embed-de-large-v1

mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1

deepset-mxbai-embed-de-large-v1 is a feature extraction model from mixedbread-ai. Use it when you need embeddings to search or compare text. It is set up for sentence-transformers. The card lists the license as apache-2.0.

<p align="center" <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xml:space="preserve" viewBox="0 0 2020 1130" width="150" height="150" aria-hidden="true"<path fill="e95a0f" d="M398.167 621.992c-1.387-20.362-4.092-40.739-3.85…

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At a glance

Task: Feature Extraction
Library: sentence-transformers
License: apache-2.0
Model type: xlm-roberta
Access: Public
Created: Jul 12, 2024
Updated: Mar 24, 2025
SHA: cbbec43e

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Model card

From the Hugging Face model README

mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1

This model is a powerful open-source German/English embedding model developed by Mixedbread in collaboration with deepset. It's built upon intfloat/multilingual-e5-large and trained using the AnglE loss. Read more details in our blog post.

In a bread loaf:

State-of-the-art performance
Supports both binary quantization and Matryoshka Representation Learning (MRL).
Fine-tuned on 30+ million pairs of high-quality German data
Optimized for retrieval tasks
Supported Languages: German and English.
Requires a prompt: query: {query} for the query and passage: {doc} for the document

Performance

On the NDCG@10 metric, our model achieves an average performance of 51.7, setting a new standard for open-source German embedding models:

Model	Avg. Performance (NDCG@10)	Binary Support	MRL Support
deepset-mxbai-embed-de-large-v1	51.7	✅	✅
multilingual-e5-large	50.5	❌	❌
jina-embeddings-v2-base-de	50.0	✅	❌
Closed Source Models
Cohere Multilingual v3	52.4	✅	-

In a case study with a legal data client, our model outperformed domain-specific alternatives:

Model	Avg. Performance (MAP@10)
deepset-mxbai-embed-de-large-v1	90.25
voyage-law-2	84.80

Binary Quantization and Matryoshka

Our model supports both binary quantization and Matryoshka Representation Learning (MRL), allowing for significant efficiency gains:

Binary quantization: Retains 91.8% of performance while increasing efficiency by a factor of 32
MRL: A 25% reduction in vector size still leaves 97.5% of model performance
At 512 dimensions, over 93% of model performance remains while cutting embedding sizes in half

These optimizations can lead to substantial reductions in infrastructure costs for cloud computing and vector databases. Read more here.

Quickstart

Here are several ways to produce German sentence embeddings using our model. Note that you need to provide the prompt: query: {query} for the query and passage: {doc} for the document.

<details> <summary>Mixedbread API</summary>

pip install -U mixedbread-ai

import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";

# 1. Create Client
const mxbai = new MixedbreadAIClient({
  apiKey: "YOUR_API_KEY"
});

# 2. Encode
query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]

const res = await mxbai.embeddings({
  model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
  input: docs,
  normalized: true,
  encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
})

console.log(res.data[0].embedding)

API Reference

</details> <details> <summary>Haystack</summary>

pip install -U haystack-ai mixedbread-ai-haystack

from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

# Or use the Mixedbread API with binary embeddings
from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
from mixedbread_ai import EncodingFormat

text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                          encoding_format=EncodingFormat.BINARY)

document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                 encoding_format=EncodingFormat.BINARY)

</details> <details> <summary> angle-emb </summary>

pip install -U angle-emb

from angle_emb import AnglE
from angle_emb.utils import cosine_similarity

# 1. Specify preferred dimensions
dimensions = 1024

# 2. Load model and set pooling strategy to avg
model = AnglE.from_pretrained(
    "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
    pooling_strategy='avg').cuda()

query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]

# 3. Encode
embeddings = model.encode(docs, embedding_size=dimensions)

for doc, emb in zip(docs[1:], embeddings[1:]):
    print(f'{query} ||| {doc}', cosine_similarity(embeddings[0], emb))

</details> <details> <summary> Sentence Transformers </summary>

python -m pip install -U sentence-transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sentence_transformers.util import cos_sim

# 1. Specify preferred dimensions
dimensions = 1024

# 2. Load model
model = SentenceTransformer("mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1", truncate_dim=dimensions)

query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]


# 3. Encode
embeddings = model.encode(docs)

similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
print('similarities:', similarities)

</details> <details> <summary> transformers </summary>

pip install -U transformers

from typing import Dict

import torch
import numpy as np
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
from sentence_transformers.util import cos_sim

def pooling(outputs: torch.Tensor, inputs: Dict) -> np.ndarray:
    outputs = torch.sum(
      outputs * inputs["attention_mask"][:, :, None], dim=1) / torch.sum(inputs["attention_mask"])
    return outputs.detach().cpu().numpy()

# 1. Load model
model_id = 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id).cuda()

query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]

# 2. Encode
inputs = tokenizer(docs, padding=True, return_tensors='pt')
for k, v in inputs.items():
    inputs[k] = v.cuda()
outputs = model(**inputs).last_hidden_state
embeddings = pooling(outputs, inputs)

# 3. Compute similarity scores
similarities = cos_sim(embeddings[0], embeddings[1:])
print('similarities:', similarities)

</details> <details> <summary> transformers.js </summary>

npm i @xenova/transformers

import { pipeline, cos_sim } from '@xenova/transformers';

// 1. Create a feature extraction pipeline
const extractor = await pipeline('feature-extraction', 'mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1', {
    quantized: false, // Comment out this line to use the quantized version
});

// 2. Encode
query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]

const output = await extractor(docs, { pooling: 'mean' });

// 3. Compute similarity scores
const [source_embeddings, ...document_embeddings ] = output.tolist();
const similarities = document_embeddings.map(x => cos_sim(source_embeddings, x));
console.log(similarities);

</details>

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License

Apache 2.0

Citation

@online{germanemb2024mxbai,
  title={Open Source Gets DE-licious: Mixedbread x deepset German/English Embeddings},
  author={Sean Lee and Aamir Shakir and Darius Koenig and Julius Lipp},
  year={2024},
  url={https://www.mixedbread.ai/blog/deepset-mxbai-embed-de-large-v1},
}

Task: Feature Extraction
Library: sentence-transformers
Type: xlm-roberta
License: apache-2.0
Languages: de, en
Hf Inference: live
Created: Jul 12, 2024
Updated: Mar 24, 2025