ESM-2 650M (Protein Embeddings)

EmbeddingsPole saadaval

Meta pooltesm2-650m-protein-embeddings

Meta AI 650M-parameter protein language model trained on UniRef50 sequences. Feed it an amino-acid sequence and the per-residue hidden states act as learned protein embeddings, used for structure prediction, variant-effect and function tasks. This 33-layer checkpoint is the common balance of quality and cost in the ESM-2 family.

Vaata alternatiive Võrdle

Olek: Pole saadaval
Kontekst: 1024 tokenit
Sisend → väljund: Tekst → Vektor
Arendaja: Meta
Uuendatud: 23. september 2026

ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) ja OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Proovi ESM-2 650M (Protein Embeddings)

Sisend ja väljund

Hetkel pole saadaval

Praegu pole saadaval.

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

Protein Sequence

0 / 1024

Amino-acid sequence (single-letter codes) 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: ESM-2 650M (Protein Embeddings)

LühidaltSeisuga 23. september 2026

ESM-2 650M (Protein Embeddings) on mudel, mille on välja töötanud Meta kategoorias Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) ei ole Railwail'is praegu saadaval. Konteksti aken sisaldab 1024 märksõna.

ESM-2 is a transformer protein language model from Meta AI (FAIR) trained with masked language modeling over millions of protein sequences from UniRef. Its internal representations capture structural and functional properties of proteins, which is why ESM-2 embeddings power downstream tools including ESMFold structure prediction. The 650M t33 checkpoint sits between the small research models and the 3B/15B versions. Run through the Hugging Face feature-extraction pipeline on an amino-acid string to obtain per-residue embedding vectors (1280 dims), which are typically mean-pooled for a whole-protein embedding.

Hinnad

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

API

Kutsu ESM-2 650M (Protein Embeddings) oma Railwail API võtmega. Kasuta selles päringus seda mudeli ID-d:

esm2-650m-protein-embeddingsVaata API dokumentatsiooni Hangi API võti

Praegu pole saadaval

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

Spetsifikatsioonid

Mudeli ID: esm2-650m-protein-embeddings
Arendaja: Meta
Kategooria: Embeddings
Sisend: Tekst
Väljund: Vektor
Konteksti aken: 1024 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
Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Tüüp: Tekst
Vaikimisi: –
Lubatud väärtused: kuni 1024 tähemärki

Sildid

science
embedding
research
huggingface
esm2
protein
meta
bioinformatics

Kasutamise juhtumid

Seotud juhendid

Embedding Models for Search & Science

Kõik mudelid: Embeddings

Korduma kippuvad küsimused

Mis on ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) on mudel, mille töötas välja Meta kategoorias Embeddings. See on loetletud Railwail'is, kuid hetkel ei saa seda käivitada.

Kui palju maksab ESM-2 650M (Protein Embeddings) Railwail'is?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) ei saa hetkel Railwail'is käivitada, seega pole praegust hinda. Saadaolevad alternatiivid koos hindadega on loetletud selle lehe allpool.

Kui suur on ESM-2 650M (Protein Embeddings) konteksti aken?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) konteksti aken sisaldab 1024 märksõna.

Kui kiire on ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) kohta ei ole Railwail'is veel piisavalt mõõdetud käivitusi, et käivitusaega väita. See sõltub sisendist, seadistustest ja pakkuja koormusest.

Kas ESM-2 650M (Protein Embeddings) on parem kui OpenAI text-embedding-3-large?

See sõltub ülesandest. ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) ja OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) on mõlemad mudelid kategoorias Embeddings. Võrdlusleht näitab nende hindu ja spetsifikatsioone kõrvuti.

Võrdle ESM-2 650M (Protein Embeddings) ja OpenAI text-embedding-3-large

Kas saan ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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