GTE Large EN v1.5

EmbeddingsНедостъпно

от 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.

Виж алтернативи Сравни

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

GTE 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 GTE 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 GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Опитай GTE 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 / 8000

Text to embed (up to 8192 tokens)

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 GTE Large EN v1.5

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

GTE Large EN v1.5 е модел на Community от категория Embeddings. На Railwail GTE Large EN v1.5 в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 8192 токена.

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.

Цени

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

API

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

gte-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: gte-large-en-v1-5
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 (up to 8192 tokens)
Тип: Текст
По подразбиране: –
Разрешени стойности: до 8000 символа

Етикети

embedding
retrieval
rag
huggingface
gte
alibaba
long-context
open-weights
mteb

Случаи на използване

Свързани ръководства

Embedding Models for Search & Science

Всички модели в Embeddings

Често задавани въпроси

Какво е GTE Large EN v1.5?

GTE 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 GTE Large EN v1.5 на Railwail?

GTE 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 GTE Large EN v1.5?

Контекстното окно на GTE Large EN v1.5 съдържа 8192 токена.

Колко бърз е GTE Large EN v1.5?

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

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

Зависи от задачата. GTE 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 GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Мога ли да използвам GTE 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