BGE Large EN v1.5

EmbeddingsPole saadaval

Community pooltbge-large-en-v1-5

BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

Vaata alternatiive Võrdle

Olek: Pole saadaval
Kontekst: 512 tokenit
Sisend → väljund: Tekst → Vektor
Arendaja: Community
Uuendatud: 23. september 2026

BGE Large EN v1.5 pole hetkel saadaval

Selle lehe üksikasju saad jätkuvalt lugeda. Võrdsete mudelite kohe käivitamiseks vali allpool üks saadaolevatest alternatiividest.

Mine alternatiividele

Võrreldavad mudelid

Kõik selles kategoorias

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 $/1M sis
Võrdle BGE Large EN v1.5 ja 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 $/1M sis
Võrdle BGE Large EN v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Proovi BGE Large EN v1.5

Sisend ja väljund

Hetkel pole saadaval

Praegu pole saadaval.

Mänguväljakud on keelatud. Sarnaseid mudeleid leiad samast kategooriast: Vaata alternatiive

Text

0 / 4000

Text to embed

Võrdle (valikuline)

Käivitab mudeli kaks korda (arveldatakse kaks korda).

⌘/Ctrl + Enter

Tulemus

Vektor ilmub siia.

See käivitus

Hind puudub – praegu pole saadaval.

Oled siin uus?

10 tasuta krediiti (0,10 $), kui registreeritud Google'iga

Kasutatav 24 tundi pärast registreerimist, kuni 5 käivitust päevas ja maksimaalselt 2 krediiti käivituse kohta. Muud sisselogimismeetodid algavad ilma krediitideta.

Teave: BGE Large EN v1.5

LühidaltSeisuga 23. september 2026

BGE Large EN v1.5 on mudel, mille on välja töötanud Community kategoorias Embeddings. BGE Large EN v1.5 ei ole Railwail'is praegu saadaval. Konteksti aken sisaldab 512 märksõna.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Hinnad

Praegu pole saadaval. Sellel mudelil pole hetkel hinda, seega seda ei saa käivitada.

API

Kutsu BGE Large EN v1.5 oma Railwail API võtmega. Kasuta selles päringus seda mudeli ID-d:

bge-large-en-v1-5Vaata API dokumentatsiooni Hangi API võti

Praegu pole saadaval

Mudelil puudub kontrollitud hind või see on keelatud; API-kutsed lükatakse tagasi.

Spetsifikatsioonid

Mudeli ID: bge-large-en-v1-5
Arendaja: Community
Kategooria: Embeddings
Sisend: Tekst
Väljund: Vektor
Konteksti aken: 512 tokenit
Kataloogi kirje uuendatud: 23. september 2026

Sisendparameetrid

Mudeli sisendiskeemi sisendid ja seaded. API näide jaotises API näitab, milliseid neist API aktsepteerib.

ParameeterTüüpVaikimisiLubatud väärtused

inputsnõutav
Text to embed
Tüüp: Tekst
Vaikimisi: –
Lubatud väärtused: kuni 4000 tähemärki

Sildid

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
open-weights
english
mteb

Kasutamise juhtumid

Seotud juhendid

Embedding Models for Search & Science

Kõik mudelid: Embeddings

Korduma kippuvad küsimused

Mis on BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 on mudel, mille töötas välja Community kategoorias Embeddings. See on loetletud Railwail'is, kuid hetkel ei saa seda käivitada.

Kui palju maksab BGE Large EN v1.5 Railwail'is?

BGE Large EN v1.5 ei saa hetkel Railwail'is käivitada, seega pole praegust hinda. Saadaolevad alternatiivid koos hindadega on loetletud selle lehe allpool.

Kui suur on BGE Large EN v1.5 konteksti aken?

BGE Large EN v1.5 konteksti aken sisaldab 512 märksõna.

Kui kiire on BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 kohta ei ole Railwail'is veel piisavalt mõõdetud käivitusi, et käivitusaega väita. See sõltub sisendist, seadistustest ja pakkuja koormusest.

Kas BGE Large EN v1.5 on parem kui OpenAI text-embedding-3-large?

See sõltub ülesandest. BGE Large EN v1.5 (Community) ja OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) on mõlemad mudelid kategoorias Embeddings. Võrdlusleht näitab nende hindu ja spetsifikatsioone kõrvuti.

Võrdle BGE Large EN v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-large

Kas saan BGE Large EN v1.5 kohe kasutada?

Praegu pole saadaval. Leht jääb veebis; saadaolevad alternatiivid samast kategooriast on loetletud allpool.

Kõik mudelid ühe API kaudu

Üks API võti kõigile Railwail mudelitele. Kasutamine arvestatakse eelmakstud krediitidest, 1 krediit = 0,01 $.

Hangi API võti Vaata kõiki mudeleid