BGE-M3 (Multilingual)

EmbeddingsНедостъпно

от Communitybge-m3-multilingual

BAAI multilingual embedding model covering 100+ languages with an 8192-token context. M3 stands for its multi-functionality (dense, sparse and ColBERT-style multi-vector retrieval), multilinguality and multi-granularity over long documents. Returns 1024-dim dense vectors and is a strong open choice for cross-lingual and long-text retrieval.

Виж алтернативи Сравни

Статус: Недостъпно
Контекст: 8192 токена
Вход → Изход: Текст → Вектор
Разработчик: Community
Актуализирано: 23 септември 2026 г.

BGE-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Опитай BGE-M3 (Multilingual)

Вход и резултат

Временно недостъпно

Временно недостъпно.

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

Text

0 / 8000

Text to embed (any of 100+ languages, up to long documents)

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-M3 (Multilingual)

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

BGE-M3 (Multilingual) е модел на Community от категория Embeddings. На Railwail BGE-M3 (Multilingual) в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 8192 токена.

bge-m3 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a single model that supports three retrieval modes at once: dense embeddings, sparse lexical weights and ColBERT-style multi-vector matching. It handles more than 100 languages and inputs up to 8192 tokens, which makes it suitable for long-document and cross-lingual retrieval where shorter English-only models fall short. The dense output is 1024-dim. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline you get the dense embedding, which mean-pools or uses the [CLS] vector depending on configuration; it is widely used as an open multilingual retrieval backbone.

Цени

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

API

Извикайте BGE-M3 (Multilingual) с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:

bge-m3-multilingualAPI документация Получете API ключ

В момента недостъпно

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

Спецификации

ID на модела: bge-m3-multilingual
Разработчик: Community
Категория: Embeddings
Вход: Текст
Изход: Вектор
Контекстен прозорец: 8192 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 (any of 100+ languages, up to long documents)
Тип: Текст
По подразбиране: –
Разрешени стойности: до 8000 символа

Етикети

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
multilingual
long-context
open-weights

Случаи на използване

Свързани ръководства

Embedding Models for Search & Science

Всички модели в Embeddings

Често задавани въпроси

Какво е BGE-M3 (Multilingual)?

BGE-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual) на Railwail?

BGE-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual)?

Контекстното окно на BGE-M3 (Multilingual) съдържа 8192 токена.

Колко бърз е BGE-M3 (Multilingual)?

Все още няма достатъчно измерени задачи на BGE-M3 (Multilingual) на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли BGE-M3 (Multilingual) по-добър от OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи от задачата. BGE-M3 (Multilingual) (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-M3 (Multilingual) и OpenAI text-embedding-3-large

Мога ли да използвам BGE-M3 (Multilingual) 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