BGE Large EN v1.5

EmbeddingsНедостъпно

от 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.

Виж алтернативи Сравни

Статус: Недостъпно
Контекст: 512 токена
Вход → Изход: Текст → Вектор
Разработчик: Community
Актуализирано: 23 септември 2026 г.

BGE Large EN v1.5 е временно недостъпен

Можете да прочетете подробностите на тази страница. Изберете една от наличните алтернативи по-долу, за да стартирате сравним модел веднага.

Към алтернативите

Сравними модели

Всички в тази категория

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 щ.д./1M вх
Сравнете BGE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large
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 щ.д./1M вх
Сравнете BGE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Опитай BGE Large EN v1.5

Вход и резултат

Временно недостъпно

Временно недостъпно.

Playground е деактивиран. Сравними модели можеш да намериш в същата категория: Преглед на алтернативи

Text

0 / 4000

Text to embed

Сравни с (по избор)

Стартира модела два пъти (фактурирано два пъти).

⌘/Ctrl + Enter

Резултат

Векторът се появява тук.

Този запуск

Няма цена – в момента недостъпно.

Нов си тук?

10 безплатни кредита (0,10 щ.д.) при регистрация с Google

Използваемо 24 часа след регистрация, до 5 запуска на ден и максимум 2 кредита на запуск. Други методи за вход стартират без кредита.

За BGE Large EN v1.5

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

BGE Large EN v1.5 е модел на Community от категория Embeddings. На Railwail BGE Large EN v1.5 в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 512 токена.

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.

Цени

Временно недостъпно. В момента няма цена за този модел, затова не може да се изпълни.

API

Извикайте BGE Large EN v1.5 с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:

bge-large-en-v1-5API документация Получете API ключ

В момента недостъпно

Моделът няма проверена цена или е деактивиран; API обаждания се отхвърлят.

Спецификации

ID на модела: bge-large-en-v1-5
Разработчик: Community
Категория: Embeddings
Вход: Текст
Изход: Вектор
Контекстен прозорец: 512 токена
Каталогът е актуализиран: 23 септември 2026 г.

Входни параметри

Входове и настройки от входната схема на модела. Примерът в раздела API показва кои от тях приема API.

ПараметърТипПо подразбиранеРазрешени стойности

inputsзадължително
Text to embed
Тип: Текст
По подразбиране: –
Разрешени стойности: до 4000 символа

Етикети

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
open-weights
english
mteb

Случаи на използване

Свързани ръководства

Embedding Models for Search & Science

Всички модели в Embeddings

Често задавани въпроси

Какво е BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 е модел от Community в категория Embeddings. Той е включен в каталога на Railwail, но не може да се стартира в момента.

Колко струва BGE Large EN v1.5 на Railwail?

BGE Large EN v1.5 не може да се стартира на Railwail в момента, затова няма текуща цена. Налични алтернативи с цени са изброени по-долу на тази страница.

Какво е контекстното окно на BGE Large EN v1.5?

Контекстното окно на BGE Large EN v1.5 съдържа 512 токена.

Колко бърз е BGE Large EN v1.5?

Все още няма достатъчно измерени задачи на BGE Large EN v1.5 на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли BGE Large EN v1.5 по-добър от OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи от задачата. BGE Large EN v1.5 (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) са и двата модела в категория Embeddings. Страницата за сравнение показва техните цени и спецификации един до друг.

Сравни BGE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Мога ли да използвам BGE Large EN v1.5 сега?

Временно недостъпно. Страницата остава онлайн; налични алтернативи от същата категория са изброени по-долу.

Всички модели чрез един API

Един API ключ за всеки модел на Railwail. Използването се начислява от предплатени кредити, 1 кредит = 0,01 щ.д..

Получете API ключ Преглед на всички модели