ESM-2 650M (Protein Embeddings)
esm2-650m-protein-embeddingsMeta 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.
- الحالة
- غير متاح
- السياق
- 1,024 رمز
- Input → output
- نص → متجه
- مطور
- Meta
- تم التحديث
- ٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦
ESM-2 650M (Protein Embeddings) غير متاح حالياً
يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.
انتقل إلى البدائلنماذج قابلة للمقارنة
الكل في هذه الفئةOpenAI'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$/1M إدخال
قارن ESM-2 650M (Protein Embeddings) مع OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0.024 US$/1M إدخال
قارن ESM-2 650M (Protein Embeddings) مع OpenAI text-embedding-3-small
Playground
جرّب ESM-2 650M (Protein Embeddings)
الإدخال والإخراج
غير متاح حالياً.
ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل
هذا التشغيل
لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.
جديد هنا؟
10 رصيد مجاني (0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google
قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.
حول ESM-2 650M (Protein Embeddings)
ESM-2 650M (Protein Embeddings) هو نموذج من Meta في فئة التضمينات. ESM-2 650M (Protein Embeddings) غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 1,024 رموز.
التسعير
غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.
API
غير متاح حالياً
النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.
المواصفات
- معرّف النموذج
esm2-650m-protein-embeddings- مطور
- Meta
- الفئة
- التضمينات
- الإدخال
- نص
- الإخراج
- متجه
- نافذة السياق
- 1,024 رمز
- تم تحديث إدخال الكتالوج
- ٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦
معاملات الإدخال
المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.
inputsمطلوبAmino-acid sequence (single-letter codes) to embed
النوع: نصالافتراضي: –القيم المسموحة: حتى 1,024 حرف
الوسوم
- science
- embedding
- research
- huggingface
- esm2
- protein
- meta
- bioinformatics
حالات الاستخدام
الأسئلة الشائعة
ما هو ESM-2 650M (Protein Embeddings)؟
ESM-2 650M (Protein Embeddings) هو نموذج من Meta في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.
كم تكلفة ESM-2 650M (Protein Embeddings) على Railwail؟
لا يمكن تشغيل ESM-2 650M (Protein Embeddings) على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.
ما حجم نافذة السياق في ESM-2 650M (Protein Embeddings)؟
نافذة السياق في ESM-2 650M (Protein Embeddings) تحتوي على 1,024 رموز.
ما سرعة ESM-2 650M (Protein Embeddings)؟
لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ ESM-2 650M (Protein Embeddings) على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.
هل ESM-2 650M (Protein Embeddings) أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟
هذا يعتمد على المهمة. ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.
قارن ESM-2 650M (Protein Embeddings) و OpenAI text-embedding-3-largeهل يمكنني استخدام ESM-2 650M (Protein Embeddings) الآن؟
غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.
جميع النماذج عبر API واحدة
مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ٠٫٠١ US$.