BGE Large EN v1.5

EmbeddingsNicht verfügbar

von Communitybge-large-en-v1-5

BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

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Status: Nicht verfügbar
Kontext: 512 Token
Eingabe → Ausgabe: Text → Vektor
Entwickler: Community
Aktualisiert: 23. September 2026

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OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI
OpenAI'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.
$ 0,156/1 Mio. In
BGE Large EN v1.5 und OpenAI text-embedding-3-large vergleichen
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI'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.
$ 0,024/1 Mio. In
BGE Large EN v1.5 und OpenAI text-embedding-3-small vergleichen

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Über BGE Large EN v1.5

Kurz gesagtStand: 23. September 2026

BGE Large EN v1.5 ist ein Modell von Community aus der Kategorie Embeddings. Über Railwail ist BGE Large EN v1.5 derzeit nicht verfügbar. Das Kontextfenster umfasst 512 Token.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Preise

Derzeit nicht verfügbar. Für dieses Modell gibt es derzeit keinen Preis, deshalb lässt es sich nicht ausführen.

API

Rufe BGE Large EN v1.5 mit deinem Railwail-API-Schlüssel auf. Diese Modell-ID gehört in die Anfrage:

bge-large-en-v1-5API-Dokumentation API-Schlüssel holen

Derzeit nicht verfügbar

Das Modell hat keinen geprüften Preis oder ist deaktiviert; API-Aufrufe werden abgelehnt.

Spezifikationen

Modell-ID: bge-large-en-v1-5
Entwickler: Community
Kategorie: Embeddings
Eingabe: Text
Ausgabe: Vektor
Kontextfenster: 512 Token
Katalogeintrag aktualisiert: 23. September 2026

Eingabeparameter

Eingaben und Einstellungen laut Eingabeschema des Modells. Welche davon die API annimmt, zeigt das Beispiel im Abschnitt API.

ParameterTypStandardErlaubte Werte

inputsPflicht
Text to embed
Typ: Text
Standard: –
Erlaubte Werte: bis 4 000 Zeichen

Einsatzgebiete

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Häufige Fragen

Was ist BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 ist ein Modell von Community aus der Kategorie Embeddings. Es steht im Railwail-Katalog, lässt sich derzeit aber nicht ausführen.

Was kostet BGE Large EN v1.5 bei Railwail?

BGE Large EN v1.5 lässt sich über Railwail derzeit nicht ausführen, deshalb gibt es keinen aktuellen Preis. Verfügbare Alternativen mit Preisen stehen weiter unten auf dieser Seite.

Wie groß ist das Kontextfenster von BGE Large EN v1.5?

Das Kontextfenster von BGE Large EN v1.5 umfasst 512 Token.

Wie schnell ist BGE Large EN v1.5?

Für BGE Large EN v1.5 gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.

Ist BGE Large EN v1.5 besser als OpenAI text-embedding-3-large?

Das hängt von der Aufgabe ab. BGE Large EN v1.5 (Community) und OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sind beide Modelle aus der Kategorie Embeddings. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.

BGE Large EN v1.5 und OpenAI text-embedding-3-large vergleichen

Kann ich BGE Large EN v1.5 gerade nutzen?

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