GTE Large EN v1.5
gte-large-en-v1-5Alibaba (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.
- Állapot
- Nem elérhető
- Kontextus
- 8192 token
- Bemenet → kimenet
- Szöveg → Vektor
- Fejlesztő
- Community
- Frissítve
- 2026. szeptember 23.
GTE Large EN v1.5 jelenleg nem elérhető
Az oldal részleteit továbbra is elolvashatja. Az alábbi elérhető alternatívák közül válasszon egy hasonló modell azonnali futtatásához.
Ugrás az alternatívákhozHasonló modellek
Ebben a kategóriában az összesOpenAI'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.
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.
Playground
Próbáld ki: GTE Large EN v1.5
Bemenet és kimenet
Jelenleg nem elérhető.
A játszótér letiltva van. Hasonló modelleket találsz ugyanabban a kategóriában: Alternatívák megtekintése
Ez a futtatás
Nincs ár – jelenleg nem elérhető.
Új vagy itt?
10 ingyenes kredit (0,10 USD) Google-fiókkal való regisztrációkor
Használható 24 órával a regisztráció után, naponta legfeljebb 5 futtatás és futtatásonként legfeljebb 2 kredit. Más bejelentkezési módok kreditek nélkül indulnak.
A GTE Large EN v1.5 névjegye
A GTE Large EN v1.5 a Community által fejlesztett modell a Embeddings kategóriában. A GTE Large EN v1.5 jelenleg nem érhető el a Railwail-en. A kontextablak 8192 tokent tartalmaz.
Árak
Jelenleg nem elérhető. Jelenleg nincs ár ehhez a modellhez, ezért nem futtatható.
API
Jelenleg nem elérhető
A modellnek nincs ellenőrzött ára vagy deaktiválva van; az API-hívások visszautasítottak.
Specifikációk
- Modell-azonosító
gte-large-en-v1-5- Fejlesztő
- Community
- Kategória
- Embeddings
- Bemenet
- Szöveg
- Kimenet
- Vektor
- Kontextusablak
- 8192 token
- Katalógus bejegyzés frissítve
- 2026. szeptember 23.
Bemeneti paraméterek
A modell bemeneti sémájából származó bemenetek és beállítások. Az API szakaszban szereplő példa mutatja, hogy az API melyiket fogadja el.
inputskötelezőText to embed (up to 8192 tokens)
Típus: SzövegAlapértelmezett: –Engedélyezett értékek: legfeljebb 8000 karakter
Címkék
- embedding
- retrieval
- rag
- huggingface
- gte
- alibaba
- long-context
- open-weights
- mteb
Felhasználási esetek
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a GTE Large EN v1.5?
A GTE Large EN v1.5 a Community által fejlesztett modell a Embeddings kategóriában. A Railwail katalógusában szerepel, de jelenleg nem futtatható.
Mennyibe kerül a GTE Large EN v1.5 a Railwail-on?
A GTE Large EN v1.5 jelenleg nem futtatható a Railwail-on, ezért nincs aktuális ár. Az elérhető alternatívák árakkal az oldal alább találhatók.
Mekkora a GTE Large EN v1.5 kontextablaka?
A GTE Large EN v1.5 kontextablaka 8192 tokent tartalmaz.
Milyen gyors a GTE Large EN v1.5?
A GTE Large EN v1.5-nek még nincs elég mért futtatása a Railwail-on ahhoz, hogy futási időt adjunk meg. Ez a bemenettől, a beállításoktól és a szolgáltató terhelésétől függ.
A GTE Large EN v1.5 jobb, mint a OpenAI text-embedding-3-large?
Ez a feladattól függ. A GTE Large EN v1.5 (Community) és a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) egyaránt modellek a Embeddings kategóriában. Az összehasonlítás oldal az árakat és specifikációkat egymás mellett mutatja.
GTE Large EN v1.5 és OpenAI text-embedding-3-large összehasonlításaHasználhatom a GTE Large EN v1.5-t most?
Jelenleg nem elérhető. Az oldal online marad; az ugyanabból a kategóriából elérhető alternatívák az oldal alább találhatók.
Összes modell egy API-n keresztül
Egy API-kulcs a Railwail összes modelljéhez. A használat előre feltöltött kreditek alapján kerül felszámításra, 1 kredit = 0,01 USD.