Коротко: выбирайте Qdrant, если вам нужен управляемый бесплатный старт с заранее описанными ресурсами, привычный REST/gRPC-интерфейс и явно задокументированные hybrid queries. Выбирайте Weaviate, если вам важны GraphQL/gRPC для запросов, публично указанные стартовые цены облака и более подробно описанная политика версий и обновлений.
- ✅ Qdrant — для POC в managed cloud без банковской карты, payload-фильтрации и сценариев, где удобнее мыслить точками и payloads.
- ✅ Weaviate — для команд, которым ближе модель objects + vectors, GraphQL-слой запросов и предсказуемость cloud-обновлений по официальной документации.
- ❌ Оба не подходят как единственный источник решения, если вам нужен доказанный head-to-head benchmark recall/latency на одном корпусе: в этом пакете источников такого теста нет.
Редакционная оговорка: это сравнение опирается только на официальный source pack, перепроверенный на 2026-08-15. Здесь нет независимого измерения качества поиска, latency и стоимости на одинаковой продовой нагрузке. Для production-RAG вам всё равно нужен свой тест на вашем корпусе и в вашем регионе.
| Условия сравнения | Qdrant | Weaviate |
|---|---|---|
| Версия | v1.18.2, релиз в GitHub от 2026-06-04 | v1.37.6, релиз в GitHub от 2026-05-27 |
| Тариф для практического сценария | Qdrant Cloud Free cluster | Weaviate Cloud Free plan / shared cluster |
| Дата проверки | 2026-08-15 | 2026-08-15 |
| Одинаковая задача | Поднять managed-кластер для POC, подключиться по API и проверить готовность к дальнейшей загрузке и запросам | Поднять managed-кластер для POC, подключиться по API и проверить готовность к дальнейшей загрузке и запросам |
Если вам нужен отдельный контекст по Qdrant как продукту, посмотрите карточку Qdrant на COMRAD404. Если вы параллельно выбираете Weaviate против SaaS-конкурента, полезно сравнить и Pinecone vs Weaviate. А если вопрос шире и упирается в степень контроля над стеком, пригодится материал Open weights vs closed API.
| Критерий | Qdrant | Weaviate |
|---|---|---|
| Позиционирование | Open-source vector similarity search engine/database; хранит points с payloads | Open-source AI vector database; хранит objects и vectors |
| API | REST и gRPC | REST для управления, GraphQL и gRPC для search/query-нагрузок |
| Поиск и фильтрация | Поддержка hybrid queries; payload-фильтрация задокументирована как часть модели | Комбинация vector search и structured filtering задокументирована в introduction |
| Бесплатный managed-старт | 1 node, 0.5 vCPU, 1 GB RAM, 4 GB disk; без credit card; но с ограничениями по providers/regions | Есть Free plan; cloud доступен в shared и dedicated режимах; free/shared кластер обычно поднимается за 1–3 минуты |
| Платные тарифы | Есть pricing page и cloud tiers, но точные текущие line-item ставки в этом пакете извлечены не полностью; перед закупкой перепроверьте | Flex от 45 USD/месяц, Premium от 400 USD/месяц; цена зависит от cloud provider и региона |
| Обновления и поддержка версий | Текущий релиз в репозитории виден; явная политика поддержки minor-версий в этом пакете не найдена | Официально поддерживаются последние три minor-версии; рекомендовано обновляться по одной minor-версии до latest patch; cloud-кластеры auto-update |
| Биллинг и procurement | Оплата картой или через AWS/GCP/Azure Marketplace; marketplace-аккаунты ограничены paid-кластерами в регионах этого провайдера | Цены и доступность зависят от provider и region; cloud работает в shared и dedicated режимах |
| Данные и региональность встроенного inference | Для Qdrant Cloud inference обработка в EU для EU-регионов, в US для остальных; free models только в US; non-free models тарифицируются за 1,000,000 tokens | Эквивалентной по детализации страницы о региональности inference в этом пакете нет; по официальным страницам здесь можно подтвердить только зависимость pricing/availability от provider и region |
Цена и лимиты
По входному порогу картина несимметричная. У Qdrant Cloud официальный free tier описан конкретно: 1 node, 0.5 vCPU, 1 GB RAM и 4 GB disk, без необходимости вводить банковскую карту. Но этот же источник сразу ограничивает ожидания: free tier доступен не во всех providers/regions.
У Weaviate Cloud есть Free plan, а платные планы на pricing page начинаются с 45 USD/месяц для Flex и 400 USD/месяц для Premium. При этом сама Weaviate подчёркивает, что цена и лимиты зависят от cloud provider и региона.
Практический вывод: для дешёвого и быстро объяснимого POC Qdrant удобен тем, что free-ресурсы названы прямо. Для предварительного бюджетирования paid cloud Weaviate прозрачнее уже на лендинге, потому что стартовые цены вынесены публично. По Qdrant paid-ставки в этом пакете раскрыты не полностью, поэтому финальную закупку нужно перепроверять на официальной pricing page.
API, модель данных и порог входа
Qdrant описывает себя как движок/БД для vector similarity search, где базовая сущность — point с payload. Официальные интерфейсы — REST и gRPC. Для команды, которая хочет строить интеграцию через понятный HTTP/gRPC-слой без отдельного GraphQL-query layer, это выглядит прямолинейно.
Weaviate хранит objects и vectors. По API поверхность шире: REST используется для управления, а GraphQL и gRPC — для search/query workloads. Если ваш backend или внутренние инструменты уже мыслят сущностями, запросами и агрегациями в GraphQL-логике, Weaviate часто ложится естественнее.
Практический вывод: по API здесь нет «лучшего» варианта без контекста. Qdrant проще читать как vector DB с REST/gRPC. Weaviate удобнее, если вы сознательно хотите GraphQL как часть query-модели, а не как дополнительный слой.
Качество на задаче RAG с фильтрацией
На уровне функциональных примитивов оба варианта закрывают типичную задачу RAG: хранение векторов и совмещение поиска с фильтрацией по структурированным данным. У Qdrant это видно через модель points + payloads и отдельную документацию по hybrid queries. У Weaviate официальное introduction прямо говорит о сочетании vector search и structured filtering.
Где важна осторожность: в source pack нет независимого head-to-head benchmark, где Qdrant и Weaviate сравнивались бы на одном датасете, с одинаковыми embedding-моделями, одинаковыми фильтрами и одинаковой схемой chunking. Поэтому утверждать, что одна БД «ищет лучше», по этим источникам нельзя.
Практический вывод: если у вас уже есть гибридный сценарий как часть требований и вы хотите видеть это как first-class документированный паттерн, Qdrant читается чуть прямее. Если ваш RAG-слой строится вокруг объектной модели, запросов и агрегаций, Weaviate может оказаться органичнее. Но окончательный выбор здесь должен делаться только после вашего retrieval-теста на одном корпусе.
Скорость старта и предсказуемость обновлений
У Weaviate Cloud официальный quickstart даёт конкретное ожидание: free/shared cluster обычно провижинится примерно за 1–3 минуты. Дополнительно cloud docs говорят, что новые кластеры получают latest available version, а существующие auto-update, когда становятся доступны новые версии. Release notes отдельно фиксируют политику поддержки: поддерживаются последние три minor-версии, а обновляться рекомендуют по одной minor-версии до latest patch каждой.
У Qdrant официальный quickstart тоже описывает путь старта: создать free cluster, подключиться по API key и cluster URL, затем проверить доступность через cluster, REST API и dashboard endpoints. Но в supplied pack нет такого же явного обещания по типичному времени провижининга free-кластера и нет столь же явно сформулированной политики поддержки minor-веток managed cloud.
Практический вывод: если для вас важна именно предсказуемость lifecycle по документации — поддерживаемые ветки, рекомендованный апгрейд-путь и cloud auto-update — у Weaviate это прописано заметно яснее. Если же вам важнее просто быстро получить рабочий free-кластер и сразу проверять API-доступ, Qdrant закрывает этот путь без лишней сложности, но часть операционных деталей придётся уточнять отдельно.
Приватность, регионы и работа с данными
По этому критерию источники тоже несимметричны. У Qdrant Cloud есть отдельная страница по inference, где явно описана региональность: для EU-регионов inference обрабатывается в EU, для всех остальных — в US; free models размещены только в US; non-free models тарифицируются за 1,000,000 tokens. Это полезно, если вы планируете использовать не только саму БД, но и облачные AI-возможности рядом с ней.
У Weaviate в данном пакете можно подтвердить только то, что pricing и availability зависят от cloud provider и региона, а cloud существует в shared и dedicated режимах. Эквивалентной по детализации страницы о региональности встроенного inference или схожих managed AI-функций в этом source pack нет.
Практический вывод: если вопрос data residency или юридической зоны обработки критичен уже на этапе short list, по Qdrant в этом пакете информации больше. По Weaviate для такого решения данных недостаточно: нужно отдельно смотреть актуальные cloud/compliance-страницы вне рамок этого материала.
Интеграции, облако и procurement
У Qdrant сильная практическая деталь — способы оплаты описаны явно: кредитная карта или AWS/GCP/Azure Marketplace. Но есть и ограничение: если аккаунт привязан к marketplace, он может создавать только paid-кластеры в регионах соответствующего провайдера.
У Weaviate сильнее выглядит публичная коммерческая упаковка cloud: есть shared и dedicated режимы, есть публичные стартовые цены, но vendor прямо предупреждает, что доступность и стоимость меняются по provider и region. Для procurement это означает, что «цена из лендинга» — только отправная точка, а не финальный счёт.
Практический вывод: Qdrant лучше документирует billing-механику и ограничения marketplace. Weaviate лучше показывает коммерческий входной диапазон. Для enterprise-закупки в обоих случаях нужен второй круг сверки по региону, провайдеру и целевому SLA.
Практический тест: поднять managed-кластер для POC
Из-за ограничений source pack я не подменяю сравнение маркетинговым «чей поиск лучше». Вместо этого беру воспроизводимый workflow, который реально делают команды на первой неделе пилота: поднять облачный кластер, подключиться и подтвердить, что среда готова к дальнейшей загрузке данных и запросам.
Одинаковый workflow для обоих сервисов:
1. Создать managed cluster.
2. Получить endpoint/cluster URL и API key.
3. Подключить клиент.
4. Проверить, что endpoint доступен.
5. Зафиксировать, как официальная документация предлагает верифицировать готовность к работе.Результат Qdrant
Quickstart Qdrant показывает путь: создать free cluster, подключиться по API key и cluster URL, затем проверить доступ через cluster и/или REST API и dashboard endpoints.
Сильная сторона Qdrant в этом сценарии — очень понятный стартовый envelope free-кластера: вы заранее знаете ресурсы и понимаете, что тестируете. Для POC это полезнее, чем абстрактное «free available», особенно если вам нужно согласовать пилот внутри команды платформы.
Результат Weaviate
Quickstart Weaviate Cloud указывает, что free/shared cluster обычно провижинится за 1–3 минуты. Cloud-статус используется для проверки endpoint, version, region и object count, а import/aggregate docs показывают верификацию загрузки через counts и sample-object queries.
Сильная сторона Weaviate — лучше описанный путь дальнейшей проверки после запуска: не только факт доступности кластера, но и как затем подтвердить импорт через aggregation/count и выборочные запросы.
Вывод по практическому тесту: для самого первого managed POC Qdrant удобнее, если вам нужен жёстко описанный бесплатный ресурсный профиль и простой API-entry point. Weaviate удобнее, если вам важна документированная цепочка «поднял кластер → увидел версию и регион → проверил импорт через aggregation». Это не тест качества поиска; это тест зрелости и прозрачности стартового workflow по официальным документам.
Кому подойдёт Qdrant
- Командам, которые хотят начать с бесплатного managed-кластера без банковской карты и сразу понимать, какие ресурсы доступны.
- Тем, кому ближе модель points + payloads и стандартный REST/gRPC-доступ без обязательного GraphQL-слоя.
- Проектам, где hybrid queries уже входят в постановку задачи и вы хотите видеть это в официальной документации как отдельный паттерн.
- Командам, которым нужна более явная информация о региональности именно cloud inference в рамках официальной документации.
Если вы ещё только оцениваете продуктовую сторону, начните с карточки Qdrant, а затем уже сверяйте pricing и cloud constraints с официальными страницами.
Кому подойдёт Weaviate
- Командам, где search/query-слой естественно строится через GraphQL, а REST нужен прежде всего для управления.
- Тем, кому важно видеть публичные стартовые цены cloud уже на первом этапе short list.
- Проектам, где важна формализованная политика поддержки версий и понятный апгрейд-путь по minor-веткам.
- Командам, которые хотят более явно документированный cloud lifecycle: время провижининга, auto-update, статус кластера, object count и верификацию импорта.
Если вы сравниваете Weaviate не только с Qdrant, но и с чисто managed SaaS-подходом, посмотрите также Pinecone vs Weaviate.
Когда оба не подходят
Есть три честных сценария, где этот выбор нельзя закрыть одной короткой статьёй.
- Вам нужен ответ только по benchmark-числам. В source pack нет head-to-head измерений recall, latency и стоимости на одном корпусе. Значит, ни Qdrant, ни Weaviate нельзя выбрать «по этому материалу» без собственного теста.
- Вам нужен полностью сопоставимый compliance/data residency вывод. По Qdrant в пакете есть конкретика про inference-регионы, по Weaviate такой же по детализации страницы здесь нет. Если это procurement blocker, статья не закрывает вопрос.
- Вам нужна финальная закупка только по цифрам из лендинга. У Weaviate цены публичнее, но зависят от provider и region; у Qdrant paid-ставки в этом пакете раскрыты не полностью. Для финальной сметы нужен отдельный раунд проверки.
Если ваш спор вообще не про конкретную БД, а про степень контроля над AI-стеком, полезнее начать не с vendor battle, а с архитектурного сравнения Open weights vs closed API.
Итог
Qdrant vs Weaviate — это не история про абсолютного победителя. Для managed POC с явно описанным free tier, REST/gRPC и гибридными запросами по документации логичнее смотреть на Qdrant. Для GraphQL-центричного query layer, публичных стартовых цен cloud и более подробно описанного lifecycle версий логичнее смотреть на Weaviate.
Редакционный вердикт: если вы выбираете сегодня без собственного benchmark-а, то это выбор не «по качеству поиска», а по форме API, зрелости cloud-документации и удобству procurement. И здесь у каждого сервиса сильнее свой участок.
Ограничение материала: во внутреннем пакете ссылок COMRAD404 была карточка Qdrant, но не было карточки Weaviate. Поэтому на Weaviate я ссылаюсь на официальную документацию, а не на внутренний каталог.
Источники
- Qdrant: What is Qdrant?
- Qdrant GitHub repository
- Qdrant interfaces
- Qdrant hybrid queries
- Qdrant create a cluster
- Qdrant cloud pricing & payments
- Qdrant inference
- Qdrant cloud quickstart
- Weaviate APIs
- Weaviate introduction
- Weaviate GitHub repository
- Weaviate release notes
- Weaviate cloud quickstart
- Weaviate pricing
- Weaviate import tutorial
- Weaviate aggregate docs
- Weaviate cluster status
Вопросы и ответы
Что дешевле: Qdrant или Weaviate?
Для входа оба дают бесплатный путь. У Qdrant free cluster описан конкретными ресурсами. У Weaviate есть Free plan, а платные планы публично начинаются с 45 USD/месяц для Flex и 400 USD/месяц для Premium. Но сравнить точную paid-стоимость лоб в лоб по этому пакету нельзя: у Qdrant line-item rates извлечены не полностью, а у Weaviate цена зависит от provider и region.
Что проще для API-интеграции?
Если вам нужен прямой REST/gRPC-путь, чаще проще Qdrant. Если ваша команда уже работает с GraphQL-подобным query layer и хочет использовать его для search/query-нагрузок, логичнее Weaviate.
Что лучше для RAG с фильтрами?
По официальным возможностям оба подходят. Qdrant явно документирует hybrid queries и модель points + payloads. Weaviate явно документирует сочетание vector search и structured filtering. Но в этом материале нет общего benchmark-а на одном корпусе, поэтому итог надо подтверждать вашим retrieval-тестом.
Можно ли self-host и managed cloud в обоих случаях?
Да, оба продукта в official sources описаны как open-source, а для облака у обоих есть managed-варианты. Разница в том, как именно задокументированы облачные режимы, тарификация и lifecycle обновлений.
У кого понятнее lifecycle версий в облаке?
По supplied pack — у Weaviate. Документация описывает поддержку последних трёх minor-версий, рекомендуемый апгрейд-путь и auto-update cloud-кластеров. Для Qdrant в этом пакете хорошо виден текущий релиз и quickstart облака, но такой же подробной политики поддержки minor-веток здесь нет.