SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

EmbeddingsNedostupné

od 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.

Zobrazit alternativy Porovnat

Stav: Nedostupné
Kontext: 512 tokenů
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojář: Community
Aktualizováno: 23. září 2026

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

Playground

Vyzkoušet SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

Vstup a výstup

Momentálně nedostupné

Momentálně nedostupné.

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

Text

0 / 4 000

Paper title and abstract (or any scientific text) to embed

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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

StručněStav: 23. září 2026

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je model od Community v kategorii Embeddings. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) není na Railwail v současné době dostupný. Kontextní okno obsahuje 512 tokenů.

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.

Ceny

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

API

Volejte SPECTER (Scientific Paper Embeddings) s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

specter-scientific-paper-embeddingsDokumentace API Získat API klíč

Momentálně nedostupné

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

Specifikace

ID modelu: specter-scientific-paper-embeddings
Vývojář: Community
Kategorie: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 512 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
Paper title and abstract (or any scientific text) to embed
Typ: Text
Výchozí: –
Povolené hodnoty: až 4 000 znaků

Štítky

science
embedding
research
huggingface
specter
allenai
scientific-papers
citation

Případy použití

Související průvodce

Embedding Models for Search & Science

Všechny modely: Embeddings

Často kladené otázky

Co je SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je model od Community v kategorii Embeddings. Je uveden na Railwail, ale momentálně jej nelze spustit.

Kolik stojí SPECTER (Scientific Paper Embeddings) na Railwail?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) se momentálně na Railwail nedá spustit, takže není aktuální cena. Dostupné alternativy s cenami jsou uvedeny dále na této stránce.

Jaké je kontextní okno SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Kontextní okno SPECTER (Scientific Paper Embeddings) obsahuje 512 tokenů.

Jak rychlý je SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Pro SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je SPECTER (Scientific Paper Embeddings) lepší než OpenAI text-embedding-3-large?

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

Porovnat SPECTER (Scientific Paper Embeddings) a OpenAI text-embedding-3-large

Mohu SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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