GTE Large EN v1.5

EmbeddingsPole saadaval

Community pooltgte-large-en-v1-5

Alibaba (Tongyi Lab) general text embedding model. The v1.5 release extends the context to 8192 tokens and returns 1024-dim vectors, scoring competitively on MTEB while handling much longer inputs than typical 512-token encoders. A practical open model when documents exceed the usual short-context limit.

Vaata alternatiive Võrdle

Olek: Pole saadaval
Kontekst: 8192 tokenit
Sisend → väljund: Tekst → Vektor
Arendaja: Community
Uuendatud: 23. september 2026

GTE 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 GTE 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 GTE Large EN v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Proovi GTE 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 / 8000

Text to embed (up to 8192 tokens)

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: GTE Large EN v1.5

LühidaltSeisuga 23. september 2026

GTE Large EN v1.5 on mudel, mille on välja töötanud Community kategoorias Embeddings. GTE Large EN v1.5 ei ole Railwail'is praegu saadaval. Konteksti aken sisaldab 8192 märksõna.

gte-large-en-v1.5 from Alibaba's Institute for Intelligent Computing (Tongyi Lab) is a general text embedding model whose v1.5 update pushes the supported context to 8192 tokens, well beyond the 512-token ceiling of most BERT-based encoders. It outputs 1024-dim embeddings and posts competitive MTEB English scores, making it useful for long-passage retrieval and RAG over bigger chunks without aggressive splitting. It loads with trust_remote_code on Hugging Face and is served via the feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs for the sentence vector.

Hinnad

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

API

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

gte-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: gte-large-en-v1-5
Arendaja: Community
Kategooria: Embeddings
Sisend: Tekst
Väljund: Vektor
Konteksti aken: 8192 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 (up to 8192 tokens)
Tüüp: Tekst
Vaikimisi: –
Lubatud väärtused: kuni 8000 tähemärki

Sildid

embedding
retrieval
rag
huggingface
gte
alibaba
long-context
open-weights
mteb

Kasutamise juhtumid

Seotud juhendid

Embedding Models for Search & Science

Kõik mudelid: Embeddings

Korduma kippuvad küsimused

Mis on GTE Large EN v1.5?

GTE 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 GTE Large EN v1.5 Railwail'is?

GTE 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 GTE Large EN v1.5 konteksti aken?

GTE Large EN v1.5 konteksti aken sisaldab 8192 märksõna.

Kui kiire on GTE Large EN v1.5?

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

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

See sõltub ülesandest. GTE 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 GTE Large EN v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-large

Kas saan GTE 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