GTE Large EN v1.5

EmbeddingsNon disponible

par Communitygte-large-en-v1-5

Alibaba (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.

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Statut: Non disponible
Contexte: 8 192 tokens
Entrée → Sortie: Texte → Vecteur
Développeur: Community
Mis à jour: 23 septembre 2026

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Modèles comparables

Tous dans cette catégorie

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 $US/1M entrée
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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 $US/1M entrée
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À propos de GTE Large EN v1.5

RésuméAu 23 septembre 2026

GTE Large EN v1.5 est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. GTE Large EN v1.5 n'est actuellement pas disponible sur Railwail. La fenêtre de contexte contient 8 192 tokens.

gte-large-en-v1.5 from Alibaba's Institute for Intelligent Computing (Tongyi Lab) is a general text embedding model whose v1.5 update pushes the supported context to 8192 tokens, well beyond the 512-token ceiling of most BERT-based encoders. It outputs 1024-dim embeddings and posts competitive MTEB English scores, making it useful for long-passage retrieval and RAG over bigger chunks without aggressive splitting. It loads with trust_remote_code on Hugging Face and is served via the feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs for the sentence vector.

Tarification

Actuellement indisponible. Il n'y a pas de prix pour ce modèle pour le moment, il ne peut donc pas être exécuté.

API

Appelez GTE Large EN v1.5 avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

gte-large-en-v1-5Documentation API Obtenir une clé API

Actuellement indisponible

Le modèle n'a pas de prix vérifié ou est désactivé ; les appels API sont refusés.

Spécifications

ID du modèle: gte-large-en-v1-5
Développeur: Community
Catégorie: Embeddings
Entrée: Texte
Sortie: Vecteur
Fenêtre de contexte: 8 192 tokens
Entrée du catalogue mise à jour: 23 septembre 2026

Paramètres d'entrée

Entrées et paramètres du schéma d'entrée du modèle. L'exemple dans la section API montre lesquels l'API accepte.

ParamètreTypePar défautValeurs autorisées

inputsObligatoire
Text to embed (up to 8192 tokens)
Type: Texte
Par défaut: –
Valeurs autorisées: Jusqu'à 8 000 caractères

Cas d'usage

Guides connexes

Embedding Models for Search & Science

Tous les modèles : Embeddings

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GTE Large EN v1.5 ?

GTE Large EN v1.5 est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. Il est listé sur Railwail mais ne peut pas être exécuté pour le moment.

Combien coûte GTE Large EN v1.5 sur Railwail ?

GTE Large EN v1.5 ne peut pas être exécuté sur Railwail pour le moment, il n'y a donc pas de prix actuel. Les alternatives disponibles avec leurs prix sont listées plus bas sur cette page.

Quelle est la fenêtre de contexte de GTE Large EN v1.5 ?

La fenêtre de contexte de GTE Large EN v1.5 contient 8 192 tokens.

Quelle est la vitesse de GTE Large EN v1.5 ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de GTE Large EN v1.5 sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.

GTE Large EN v1.5 est-il meilleur que OpenAI text-embedding-3-large ?

Cela dépend de la tâche. GTE Large EN v1.5 (Community) et OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sont tous deux des modèles de la catégorie Embeddings. La page de comparaison affiche leurs prix et spécifications côte à côte.

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Puis-je utiliser GTE Large EN v1.5 maintenant ?

Actuellement indisponible. La page reste en ligne ; les alternatives disponibles de la même catégorie sont listées plus bas.

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