GTE Large EN v1.5

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de Communitygte-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.

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Estado: No disponible
Contexto: 8192 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Community
Actualizado: 23 de septiembre de 2026

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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 US$/1M entrada
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0,024 US$/1M entrada
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Acerca de GTE Large EN v1.5

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

GTE Large EN v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. GTE Large EN v1.5 no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 8192 tokens.

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.

Precios

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API

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Especificaciones

ID del modelo: gte-large-en-v1-5
Desarrollador: Community
Categoría: Embeddings
Entrada: Texto
Salida: Vector
Ventana de contexto: 8192 tokens
Entrada del catálogo actualizada: 23 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuración del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

ParámetroTipoPredeterminadoValores permitidos

inputsObligatorio
Text to embed (up to 8192 tokens)
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: Hasta 8000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es GTE Large EN v1.5?

GTE Large EN v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. Aparece en el catálogo de Railwail pero no se puede ejecutar en este momento.

¿Cuánto cuesta GTE Large EN v1.5 en Railwail?

GTE Large EN v1.5 no se puede ejecutar en Railwail en este momento, por lo que no hay precio actual. Las alternativas disponibles con precios se enumeran más abajo en esta página.

¿Cuál es la ventana de contexto de GTE Large EN v1.5?

La ventana de contexto de GTE Large EN v1.5 contiene 8192 tokens.

¿Qué velocidad tiene GTE Large EN v1.5?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de GTE Large EN v1.5 en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es GTE Large EN v1.5 mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende de la tarea. GTE Large EN v1.5 (Community) y OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) son ambos modelos en la categoría Embeddings. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar GTE Large EN v1.5 y OpenAI text-embedding-3-large

¿Puedo usar GTE Large EN v1.5 ahora mismo?

Actualmente no disponible. La página se mantiene en línea; las alternativas disponibles de la misma categoría se enumeran más abajo.

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