READMEによれば、Qdrantは密ベクトル、疎ベクトル、マルチベクトルの検索に対応し、ペイロードによる絞り込みと、RRFやDBSFによるハイブリッド検索を備えます。量子化でRAM使用量を最大97%削減できるとREADMEは記載しています。2026年3月のシリーズB発表では「十億規模でも予測可能な低いテールレイテンシ」を訴求しており、2026年8月にはQdrant 1.19（TurboQuantデータ型とメモリ階層）を公開しています。性能に関する記述は自社発表です（2026年10月時点）。
検索方式・性能面の特徴
他のベクトルデータベースとの性能比較は、本回答の範囲外です。