与经典的基于 BERT 的 Sentence Transformers 相比，较新的模型架构（如 Sentence-T5 及类似变体）通常在特定任务上提供更高的性能，但它们通常伴随着速度和资源消耗方面的权衡。例如，Sentence-T5 利用了 T5 架构，该架构使用编码器-解码器结构而非 BERT 的仅编码器设计。这使得它能够通过在各种任务（如翻译、摘要）的混合数据集上进行训练，更有效地处理文本生成和句子嵌入等任务。Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 等基准测试表明，基于 Sentence-T5 的模型在语义相似性任务中比基于 BERT 的模型实现了更高的准确性。然而，BERT 在特定领域数据微调可行的情况下仍具有竞争力，因为其更简单的架构可以很好地适应较小的数据集。
在速度方面，基于 BERT 的模型在推理延迟上通常优于 Sentence-T5 等较新架构。例如，BERT-base 模型通过其编码器进行单次正向传播处理文本，而 Sentence-T5 需要编码和解码两个步骤，增加了计算开销。此外，T5 模型通常参数数量更多（例如，T5-base 有 2.2 亿参数，而 BERT-base 有 1.1 亿），导致处理速度较慢，除非进行优化。然而，模型蒸馏或使用更小的变体（例如 T5-small）等技术可以减轻这个问题。优先考虑实时应用（例如搜索引擎）的开发者可能仍然更喜欢 BERT 或其蒸馏变体（例如 DistilBERT），这些模型在延迟重要的聚类或检索等任务上提供了更好的速度-准确性平衡。
实际上，选择取决于用例和基础设施。Sentence-T5 和类似模型在需要细微语义理解的任务中表现出色，例如跨语言检索或复杂查询的稠密向量嵌入。它们也受益于统一的训练框架（例如，使用文本到文本目标），这简化了模型对新任务的适应。然而，部署这些模型需要更多的 GPU 内存，并且可能在边缘设备上不可行。基于 BERT 的模型具有广泛的库支持（例如 Hugging Face 的 Transformers）和优化的实现，更容易集成到现有流程中。例如，构建低延迟文档相似性 API 的开发者可能选择蒸馏的 BERT 变体，而专注于最大化嵌入质量的研究团队可能选择 Sentence-T5，尽管其资源需求更高。最终的决定取决于在准确性需求和计算约束之间取得平衡。