Qdrant, Milvus, pgvector o Pinecone: benchmark a 10 millones de vectores

Un benchmark reciente compara Qdrant, Milvus, pgvector y Pinecone sobre 10 millones de vectores de 1.536 dimensiones: el tamaño típico de un índice RAG construido sobre embeddings de ada-002, con alrededor de 1 KB de metadatos por registro, entre 100 y 300 QPS sostenidos y un p99 objetivo por debajo de los 100 ms. El veredicto: Qdrant saca el mejor equilibrio entre rendimiento, coste y búsqueda híbrida nativa; Milvus gana cuando lo que importa es el catálogo de índices; pgvector encaja si ya vives en PostgreSQL; y Pinecone tiene sentido si no quieres operar absolutamente nada.

Rendimiento

A igual recall y mismo hardware, Qdrant entrega entre 5 y 6 veces más QPS que Milvus. En el arnés abierto de benchmarks, el p99 medido a 1M×1536 fue de 8,7 ms en Qdrant frente a 576,7 ms en Milvus. El motor, escrito en Rust, usa HNSW filtrable nativo y BM25 para recuperación híbrida, y se despliega como binario único sin orquestación.

Milvus recupera terreno en construcción de índices: 70 segundos para 1M×1536 frente a los 666-1.386 s que tarda Qdrant. A cambio, su arquitectura distribuida en Go y C++ reparte coordinador, nodos de consulta y de datos, lo que se traduce en una huella de k8s considerable y bastante más trabajo de planificación de capacidad.

pgvector no juega esa liga. Su HNSW sobre PostgreSQL es más lento y sufre con el filtrado posconsulta, pero hereda transacciones ACID, PITR y réplicas de lectura, y funciona en cualquier proveedor gestionado (RDS, AlloyDB, Cloud SQL, Supabase, Neon). No hay fusión híbrida nativa: hay que montarla en la aplicación.

Coste

El análisis cifra Qdrant autogestionado en 388 dólares al mes en un solo nodo de AWS y 777 en configuración de alta disponibilidad. La versión gestionada va de 250 a 450 dólares. Zilliz arranca en 600 y Pinecone supera los 1.300 al mes para el mismo volumen.

El modelo serverless de Pinecone merece atención: las read units escalan con el tamaño del índice. A 10M×1536, cada consulta escanea unos 72 GB, lo que son unas 72 RU. Con QPS altos, la factura sube rápido, aunque a cambio ofrece autoescalado, SLA del 99,95 % en plan Enterprise y opción BYOC.

Qué elegir

Si el criterio es precio/rendimiento a esa escala, Qdrant, gestionado o no. Si necesitas IVF, DiskANN, SCANN o índices GPU, Milvus o Zilliz. pgvector evita sumar infraestructura, a costa de un techo de QPS más bajo. Pinecone simplifica la operación, siempre que el coste por lectura no se descontrole.

Cada opción tiene su contrapeso y el estudio lo deja claro: Qdrant carece de DiskANN o índice en disco para capas frías y su ecosistema es más joven que el de Postgres. La decisión depende menos del benchmark que de qué estás dispuesto a operar.