Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsNedostupné

od 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.

Zobrazit alternativy Porovnat

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

Nomic Embed Text v1.5 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$/1M vstup
Porovnat Nomic Embed Text v1.5 a OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M vstup
Porovnat Nomic Embed Text v1.5 a OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Vyzkoušet Nomic Embed Text v1.5

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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

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 Nomic Embed Text v1.5

StručněStav: 23. září 2026

Nomic Embed Text v1.5 je model od Community v kategorii Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 není na Railwail v současné době dostupný. Kontextní okno obsahuje 8 192 tokenů.

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.

Ceny

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

API

Volejte Nomic Embed Text v1.5 s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

nomic-embed-text-v1-5Dokumentace API Získat API klíč

Momentálně nedostupné

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

Specifikace

ID modelu: nomic-embed-text-v1-5
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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Typ: Text
Výchozí: –
Povolené hodnoty: až 8 000 znaků

Štítky

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

Případy použití

Související průvodce

Embedding Models for Search & Science

Všechny modely: Embeddings

Často kladené otázky

Co je Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 je model od Community v kategorii Embeddings. Je uveden na Railwail, ale momentálně jej nelze spustit.

Kolik stojí Nomic Embed Text v1.5 na Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 se momentálně na Railwail nedá spustit, takže není aktuální cena. Dostupné alternativy s cenami jsou uvedeny dále na této stránce.

Jaké je kontextní okno Nomic Embed Text v1.5?

Kontextní okno Nomic Embed Text v1.5 obsahuje 8 192 tokenů.

Jak rychlý je Nomic Embed Text v1.5?

Pro Nomic Embed Text v1.5 je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je Nomic Embed Text v1.5 lepší než OpenAI text-embedding-3-large?

Záleží na úkolu. Nomic Embed Text v1.5 (Community) a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) jsou oba modely v kategorii Embeddings. Stránka porovnání zobrazuje jejich ceny a specifikace vedle sebe.

Porovnat Nomic Embed Text v1.5 a OpenAI text-embedding-3-large

Mohu Nomic Embed Text v1.5 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