Multilingual E5 Large

EmbeddingsNo disponible

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Microsoft E5 multilingual embedding model with 560M parameters, initialized from XLM-RoBERTa-large and trained with weakly supervised contrastive learning. Covers around 100 languages and returns 1024-dim vectors. It expects query: and passage: prefixes on inputs and is a popular open model for multilingual semantic search.

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Estado: No disponible
Contexto: 512 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Community
Actualizado: 23 de septiembre de 2026

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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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Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

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Acerca de Multilingual E5 Large

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

Multilingual E5 Large es un modelo de Community en la categoría Embeddings. Multilingual E5 Large no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 512 tokens.

multilingual-e5-large from Microsoft Research is built on XLM-RoBERTa-large and trained with a contrastive objective over large weakly supervised text-pair data followed by supervised fine-tuning. It covers roughly 100 languages and outputs 1024-dim embeddings with a 512-token limit. The E5 convention requires prefixing inputs with query: for search queries and passage: for documents, which the model relies on to separate the two roles. It is a strong, widely adopted open baseline for multilingual retrieval and clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to get the sentence embedding.

Precios

Actualmente no disponible. No hay precio para este modelo en este momento, por lo que no se puede ejecutar.

API

Llama a Multilingual E5 Large con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:

multilingual-e5-largeDocumentación de API Obtener una clave API

Actualmente no disponible

El modelo no tiene un precio verificado o está desactivado; las llamadas a la API se rechazan.

Especificaciones

ID del modelo: multilingual-e5-large
Desarrollador: Community
Categoría: Embeddings
Entrada: Texto
Salida: Vector
Ventana de contexto: 512 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, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: Hasta 4000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es Multilingual E5 Large?

Multilingual E5 Large 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 Multilingual E5 Large en Railwail?

Multilingual E5 Large 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 Multilingual E5 Large?

La ventana de contexto de Multilingual E5 Large contiene 512 tokens.

¿Qué velocidad tiene Multilingual E5 Large?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Multilingual E5 Large en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es Multilingual E5 Large mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende de la tarea. Multilingual E5 Large (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.

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¿Puedo usar Multilingual E5 Large 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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