GTE Large EN v1.5
gte-large-en-v1-5Alibaba (Tongyi Lab) general text embedding model. The v1.5 release extends the context to 8192 tokens and returns 1024-dim vectors, scoring competitively on MTEB while handling much longer inputs than typical 512-token encoders. A practical open model when documents exceed the usual short-context limit.
- الحالة
- غير متاح
- السياق
- 8,192 رمز
- Input → output
- نص → متجه
- مطور
- Community
- تم التحديث
- 23 سبتمبر 2026
GTE Large EN v1.5 غير متاح حالياً
يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.
انتقل إلى البدائلنماذج قابلة للمقارنة
الكل في هذه الفئةOpenAI's highest-quality embedding model. Returns 3072-dim vectors by default and supports reducing dimensions via the dimensions parameter. Outperforms text-embedding-3-small and the older ada-002 on MTEB and multilingual MIRACL retrieval benchmarks, for cases where accuracy matters more than cost.
0.156 US$/1M إدخال
قارن GTE Large EN v1.5 مع OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0.024 US$/1M إدخال
قارن GTE Large EN v1.5 مع OpenAI text-embedding-3-small
Playground
جرّب GTE Large EN v1.5
الإدخال والإخراج
غير متاح حالياً.
ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل
هذا التشغيل
لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.
جديد هنا؟
10 رصيد مجاني (0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google
قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.
حول GTE Large EN v1.5
GTE Large EN v1.5 هو نموذج من Community في فئة التضمينات. GTE Large EN v1.5 غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 8,192 رموز.
التسعير
غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.
API
غير متاح حالياً
النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.
المواصفات
- معرّف النموذج
gte-large-en-v1-5- مطور
- Community
- الفئة
- التضمينات
- الإدخال
- نص
- الإخراج
- متجه
- نافذة السياق
- 8,192 رمز
- تم تحديث إدخال الكتالوج
- 23 سبتمبر 2026
معاملات الإدخال
المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.
inputsمطلوبText to embed (up to 8192 tokens)
النوع: نصالافتراضي: –القيم المسموحة: حتى 8,000 حرف
الوسوم
- embedding
- retrieval
- rag
- huggingface
- gte
- alibaba
- long-context
- open-weights
- mteb
حالات الاستخدام
الأسئلة الشائعة
ما هو GTE Large EN v1.5؟
GTE Large EN v1.5 هو نموذج من Community في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.
كم تكلفة GTE Large EN v1.5 على Railwail؟
لا يمكن تشغيل GTE Large EN v1.5 على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.
ما حجم نافذة السياق في GTE Large EN v1.5؟
نافذة السياق في GTE Large EN v1.5 تحتوي على 8,192 رموز.
ما سرعة GTE Large EN v1.5؟
لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ GTE Large EN v1.5 على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.
هل GTE Large EN v1.5 أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟
هذا يعتمد على المهمة. GTE Large EN v1.5 (Community) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.
قارن GTE Large EN v1.5 و OpenAI text-embedding-3-largeهل يمكنني استخدام GTE Large EN v1.5 الآن؟
غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.
جميع النماذج عبر API واحدة
مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = 0.01 US$.