Сравнивать косинусные близости между двумя разными моделями напрямую бессмысленно, они же (модели) не детерминированные.
Сравнивать списки ближайших ассоциатов гораздо полезнее.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Тут как раз интересно, что в списках ассоциатов для одного слова в разных моделях раличный средний показатель сходства.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Плотность семантического пространства разная, да.
Может ничего не значить и быть просто следствием стохастической природы обучения моделей, а может быть системным свойством разных корпусов.
Нужно изучать.

(Reply to this) (Parent)