Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsНедостъпно

от Communitynomic-embed-text-v1-5

Nomic AI open embedding model with a fully reproducible training pipeline (open weights, data and code). Supports an 8192-token context and Matryoshka representation learning, so you can truncate the 768-dim output down to 64 dims with graceful quality loss. Uses task prefixes like search_query and search_document.

Виж алтернативи Сравни

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

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Опитай Nomic Embed Text 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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

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 Nomic Embed Text v1.5

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

Nomic Embed Text v1.5 е модел на Community от категория Embeddings. На Railwail Nomic Embed Text v1.5 в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 8192 токена.

nomic-embed-text-v1.5 from Nomic AI is a long-context English embedding model released with open weights, open training data and open code for full reproducibility. It handles inputs up to 8192 tokens and was trained with Matryoshka representation learning, which means the 768-dim output can be truncated to smaller sizes (down to 64 dims) while keeping most of its retrieval quality, useful for cutting storage and search cost. Inputs are prefixed with task tags such as search_query, search_document, classification or clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool and L2-normalize the token outputs.

Цени

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

API

Извикайте Nomic Embed Text v1.5 с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:

nomic-embed-text-v1-5API документация Получете API ключ

В момента недостъпно

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

Спецификации

ID на модела: nomic-embed-text-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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Тип: Текст
По подразбиране: –
Разрешени стойности: до 8000 символа

Етикети

embedding
retrieval
rag
huggingface
nomic
matryoshka
long-context
open-weights

Случаи на използване

Свързани ръководства

Embedding Models for Search & Science

Всички модели в Embeddings

Често задавани въпроси

Какво е Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 на Railwail?

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5?

Контекстното окно на Nomic Embed Text v1.5 съдържа 8192 токена.

Колко бърз е Nomic Embed Text v1.5?

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

Е ли Nomic Embed Text v1.5 по-добър от OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи от задачата. Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Мога ли да използвам Nomic Embed Text 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