待验证50% 置信基准精确时间

基准测试中，5 万向量规模下 sqlite-vec 约 84ms/查询、sqlite-vector 约 78ms/查询；15 万向量时分别为 241ms 与 231ms，总体上 sqlite-vector 查询更快

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/9/16

首次发现

有效期至：2026/12/15

来源

把 SQLite 变成向量数据库：两大扩展实战与对比

涉及实体

sqlite-vecproduct sqlite-vectorproduct

相关事实

待验证SQLite单个数据库文件最大可达281TB70% 相似待验证向量数据选型建议：百万级以下数据Chroma足够，千万级以上需Milvus或Qdrant68% 相似待验证Qwen2.5-Max-0902最大输出为13万Token，推理模式下上限可达26万Token61% 相似待验证小型VLM如LLaVA-7B、Qwen-VL-Chat参数量通常在数十亿级别，而目标检测模型通常在数千万至数亿参数60% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/925446

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/925446

MCP

get_claim(id=925446)