Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsPole saadaval

Community pooltnomic-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.

Vaata alternatiive Võrdle

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

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Proovi Nomic Embed Text 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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

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: Nomic Embed Text v1.5

LühidaltSeisuga 23. september 2026

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

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.

Hinnad

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

API

Kutsu Nomic Embed Text v1.5 oma Railwail API võtmega. Kasuta selles päringus seda mudeli ID-d:

nomic-embed-text-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: nomic-embed-text-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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Tüüp: Tekst
Vaikimisi: –
Lubatud väärtused: kuni 8000 tähemärki

Sildid

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

Kasutamise juhtumid

Seotud juhendid

Embedding Models for Search & Science

Kõik mudelid: Embeddings

Korduma kippuvad küsimused

Mis on Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 on mudel, mille töötas välja Community kategoorias Embeddings. See on loetletud Railwail'is, kuid hetkel ei saa seda käivitada.

Kui palju maksab Nomic Embed Text v1.5 Railwail'is?

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

Kui suur on Nomic Embed Text v1.5 konteksti aken?

Nomic Embed Text v1.5 konteksti aken sisaldab 8192 märksõna.

Kui kiire on Nomic Embed Text v1.5?

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

Kas Nomic Embed Text v1.5 on parem kui OpenAI text-embedding-3-large?

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

Võrdle Nomic Embed Text v1.5 ja OpenAI text-embedding-3-large

Kas saan Nomic Embed Text 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