BGE-M3 (Multilingual)

EmbeddingsNedostupné

od 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.

Zobrazit alternativy Porovnat

Stav: Nedostupné
Kontext: 8 192 tokenů
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojář: Community
Aktualizováno: 23. září 2026

BGE-M3 (Multilingual) není momentálně dostupný

Podrobnosti na této stránce si můžete přečíst. Vyberte jednu z dostupných alternativ níže a spusťte porovnatelný model hned.

Na alternativy

Srovnatelné modely

Všechny v této kategorii

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 US$/1M vstup
Porovnat BGE-M3 (Multilingual) a OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M vstup
Porovnat BGE-M3 (Multilingual) a OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Vyzkoušet BGE-M3 (Multilingual)

Vstup a výstup

Momentálně nedostupné

Momentálně nedostupné.

Playground je zakázán. Srovnatelné modely najdete ve stejné kategorii: Zobrazit alternativy

Text

0 / 8 000

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

Porovnat s (volitelné)

Spustí model dvakrát (zaúčtováno dvakrát).

⌘/Ctrl + Enter

Výsledek

Vektor se zobrazí zde.

Tento běh

Bez ceny – momentálně nedostupné.

Nový zde?

10 bezplatných credits (0,10 US$) při registraci přes Google

Použitelné 24 hodin po registraci, až 5 běhů za den a maximálně 2 credits za běh. Ostatní způsoby přihlášení začínají bez credits.

O BGE-M3 (Multilingual)

StručněStav: 23. září 2026

BGE-M3 (Multilingual) je model od Community v kategorii Embeddings. BGE-M3 (Multilingual) není na Railwail v současné době dostupný. Kontextní okno obsahuje 8 192 tokenů.

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.

Ceny

Momentálně nedostupné. Pro tento model momentálně není cena, takže jej nelze spustit.

API

Volejte BGE-M3 (Multilingual) s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

bge-m3-multilingualDokumentace API Získat API klíč

Momentálně nedostupné

Model nemá ověřenou cenu nebo je deaktivován; volání API jsou odmítnuta.

Specifikace

ID modelu: bge-m3-multilingual
Vývojář: Community
Kategorie: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 8 192 tokenů
Záznam v katalogu aktualizován: 23. září 2026

Vstupní parametry

Vstupy a nastavení ze vstupního schématu modelu. Příklad v sekci API ukazuje, které z nich API přijímá.

ParametrTypVýchozíPovolené hodnoty

inputspovinné
Text to embed (any of 100+ languages, up to long documents)
Typ: Text
Výchozí: –
Povolené hodnoty: až 8 000 znaků

Štítky

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

Případy použití

Související průvodce

Embedding Models for Search & Science

Všechny modely: Embeddings

Často kladené otázky

Co je BGE-M3 (Multilingual)?

BGE-M3 (Multilingual) je model od Community v kategorii Embeddings. Je uveden na Railwail, ale momentálně jej nelze spustit.

Kolik stojí BGE-M3 (Multilingual) na Railwail?

BGE-M3 (Multilingual) se momentálně na Railwail nedá spustit, takže není aktuální cena. Dostupné alternativy s cenami jsou uvedeny dále na této stránce.

Jaké je kontextní okno BGE-M3 (Multilingual)?

Kontextní okno BGE-M3 (Multilingual) obsahuje 8 192 tokenů.

Jak rychlý je BGE-M3 (Multilingual)?

Pro BGE-M3 (Multilingual) je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je BGE-M3 (Multilingual) lepší než OpenAI text-embedding-3-large?

Záleží na úkolu. BGE-M3 (Multilingual) (Community) a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) jsou oba modely v kategorii Embeddings. Stránka porovnání zobrazuje jejich ceny a specifikace vedle sebe.

Porovnat BGE-M3 (Multilingual) a OpenAI text-embedding-3-large

Mohu BGE-M3 (Multilingual) používat hned teď?

Momentálně nedostupné. Stránka zůstává online; dostupné alternativy ze stejné kategorie jsou uvedeny dále.

Všechny modely přes jednu API

Jeden API klíč pro všechny modely na Railwail. Použití se účtuje z předplacených kreditů, 1 kredit = 0,01 US$.

Získat API klíč Zobrazit všechny modely