SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

EmbeddingsНедостъпно

от Communityspecter-scientific-paper-embeddings

AllenAI document-level embedding model for scientific papers. Built on SciBERT and trained on the citation graph so that papers citing each other land close together. Feed it a title plus abstract and it returns one 768-dim vector per paper, useful for recommendation, clustering and citation-based retrieval.

Виж алтернативи Сравни

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

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Опитай SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

Вход и резултат

Временно недостъпно

Временно недостъпно.

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

Text

0 / 4000

Paper title and abstract (or any scientific 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) е модел на Community от категория Embeddings. На Railwail SPECTER (Scientific Paper Embeddings) в момента не е наличен. Контекстното окно съдържа 512 токена.

SPECTER from the Allen Institute for AI produces a single embedding per scientific document instead of per-token vectors. It was pretrained on a triplet objective over the Semantic Scholar citation graph, so the distance between two paper embeddings reflects topical and citation relatedness rather than just lexical overlap. The standard input is the paper title and abstract joined together. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; take the [CLS] token vector (768 dims) as the document embedding.

Цени

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

API

Извикайте SPECTER (Scientific Paper Embeddings) с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:

specter-scientific-paper-embeddingsAPI документация Получете API ключ

В момента недостъпно

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

Спецификации

ID на модела: specter-scientific-paper-embeddings
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
Paper title and abstract (or any scientific text) to embed
Тип: Текст
По подразбиране: –
Разрешени стойности: до 4000 символа

Етикети

science
embedding
research
huggingface
specter
allenai
scientific-papers
citation

Случаи на използване

Свързани ръководства

Embedding Models for Search & Science

Всички модели в Embeddings

Често задавани въпроси

Какво е SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) е модел от Community в категория Embeddings. Той е включен в каталога на Railwail, но не може да се стартира в момента.

Колко струва SPECTER (Scientific Paper Embeddings) на Railwail?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Контекстното окно на SPECTER (Scientific Paper Embeddings) съдържа 512 токена.

Колко бърз е SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Все още няма достатъчно измерени задачи на SPECTER (Scientific Paper Embeddings) на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли SPECTER (Scientific Paper Embeddings) по-добър от OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи от задачата. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) (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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-large

Мога ли да използвам SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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