Multilingual E5 Large

EmbeddingsNon disponible

par Communitymultilingual-e5-large

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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Statut: Non disponible
Contexte: 512 tokens
Entrée → Sortie: Texte → Vecteur
Développeur: Community
Mis à jour: 23 septembre 2026

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Modèles comparables

Tous dans cette catégorie

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 entrée
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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 $US/1M entrée
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Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

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À propos de Multilingual E5 Large

RésuméAu 23 septembre 2026

Multilingual E5 Large est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. Multilingual E5 Large n'est actuellement pas disponible sur Railwail. La fenêtre de contexte contient 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.

Tarification

Actuellement indisponible. Il n'y a actuellement pas de prix pour ce modèle, il ne peut donc pas être exécuté.

API

Appelez Multilingual E5 Large avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

multilingual-e5-largeDocumentation API Obtenir une clé API

Actuellement indisponible

Le modèle n'a pas de prix vérifié ou est désactivé ; les appels API sont refusés.

Spécifications

ID du modèle: multilingual-e5-large
Développeur: Community
Catégorie: Embeddings
Entrée: Texte
Sortie: Vecteur
Fenêtre de contexte: 512 tokens
Entrée du catalogue mise à jour: 23 septembre 2026

Paramètres d'entrée

Entrées et paramètres du schéma d'entrée du modèle. L'exemple dans la section API montre lesquels l'API accepte.

ParamètreTypeDéfautValeurs autorisées

inputsObligatoire
Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Type: Texte
Défaut: –
Valeurs autorisées: Jusqu'à 4 000 caractères

Cas d'usage

Guides associés

Embedding Models for Search & Science

Tous les modèles : Embeddings

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Multilingual E5 Large ?

Multilingual E5 Large est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. Il est répertorié sur Railwail mais ne peut pas être exécuté pour le moment.

Combien coûte Multilingual E5 Large sur Railwail ?

Multilingual E5 Large ne peut pas être exécuté sur Railwail pour le moment, il n'y a donc pas de prix actuel. Les alternatives disponibles avec leurs prix sont listées plus bas sur cette page.

Quelle est la fenêtre de contexte de Multilingual E5 Large ?

La fenêtre de contexte de Multilingual E5 Large contient 512 tokens.

Quelle est la vitesse de Multilingual E5 Large ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de Multilingual E5 Large sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.