Nomic Embed Text v1.5

التضميناتغير متاح
من Communityمعرّف النموذج: nomic-embed-text-v1-5

Nomic AI open embedding model with a fully reproducible training pipeline (open weights, data and code). Supports an 8192-token context and Matryoshka representation learning, so you can truncate the 768-dim output down to 64 dims with graceful quality loss. Uses task prefixes like search_query and search_document.

الحالة
غير متاح
السياق
8,192 رمز
Input → output
نص → متجه
مطور
Community
تم التحديث
23 سبتمبر 2026

Nomic Embed Text v1.5 غير متاح حالياً

يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.

انتقل إلى البدائل
01

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة
02

Playground

جرّب Nomic Embed Text v1.5

الإدخال والإخراج

غير متاح حالياً

غير متاح حالياً.

ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل

جرّب Nomic Embed Text v1.5

0 / 8,000

Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

يشغّل النموذج مرتين (يتم الفواتير مرتين).

النتيجة
يظهر المتجه هنا.

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.

03

حول Nomic Embed Text v1.5

الملخصاعتباراً من 23 سبتمبر 2026

Nomic Embed Text v1.5 هو نموذج من Community في فئة التضمينات. Nomic Embed Text v1.5 غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 8,192 رموز.

nomic-embed-text-v1.5 from Nomic AI is a long-context English embedding model released with open weights, open training data and open code for full reproducibility. It handles inputs up to 8192 tokens and was trained with Matryoshka representation learning, which means the 768-dim output can be truncated to smaller sizes (down to 64 dims) while keeping most of its retrieval quality, useful for cutting storage and search cost. Inputs are prefixed with task tags such as search_query, search_document, classification or clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool and L2-normalize the token outputs.
04

التسعير

غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.

05

API

استدعِ Nomic Embed Text v1.5 باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:

غير متاح حالياً

النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.

06

المواصفات

معرّف النموذج
nomic-embed-text-v1-5
مطور
Community
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.

  • inputsمطلوب

    Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: حتى 8,000 حرف

الوسوم

  • embedding
  • retrieval
  • rag
  • huggingface
  • nomic
  • matryoshka
  • long-context
  • open-weights
07

حالات الاستخدام

08

الأسئلة الشائعة

ما هو Nomic Embed Text v1.5؟

Nomic Embed Text v1.5 هو نموذج من Community في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.

كم تكلفة Nomic Embed Text v1.5 على Railwail؟

لا يمكن تشغيل Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5؟

نافذة السياق في Nomic Embed Text v1.5 تحتوي على 8,192 رموز.

ما سرعة Nomic Embed Text v1.5؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ Nomic Embed Text v1.5 على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل Nomic Embed Text v1.5 أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟

هذا يعتمد على المهمة. Nomic Embed Text v1.5 (Community) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن Nomic Embed Text v1.5 و OpenAI text-embedding-3-large

هل يمكنني استخدام Nomic Embed Text 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$.