BGE Large EN v1.5

EmbeddingsNon disponibile

di Communitybge-large-en-v1-5

BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

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Stato: Non disponibile
Contesto: 512 token
Input → output: Testo → Vettore
Sviluppatore: Community
Aggiornato: 23 settembre 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 USD/1M in
Confronta BGE Large EN v1.5 e OpenAI text-embedding-3-large
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0,024 USD/1M in
Confronta BGE Large EN v1.5 e OpenAI text-embedding-3-small

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Informazioni su BGE Large EN v1.5

RiassuntoA partire da 23 settembre 2026

BGE Large EN v1.5 è un modello di Community nella categoria Embeddings. BGE Large EN v1.5 non è attualmente disponibile su Railwail. La finestra di contesto contiene 512 token.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Prezzi

Attualmente non disponibile. Al momento non c'è un prezzo per questo modello, quindi non può essere eseguito.

API

Chiama BGE Large EN v1.5 con la tua chiave API Railwail. Usa questo ID modello nella richiesta:

bge-large-en-v1-5Documentazione API Ottieni una chiave API

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Il modello non ha un prezzo verificato o è disattivato; le chiamate API vengono rifiutate.

Specifiche

ID modello: bge-large-en-v1-5
Sviluppatore: Community
Categoria: Embeddings
Input: Testo
Output: Vettore
Finestra di contesto: 512 token
Voce di catalogo aggiornata: 23 settembre 2026

Parametri di input

Input e impostazioni dallo schema di input del modello. L'esempio nella sezione API mostra quali di essi l'API accetta.

ParametroTipoPredefinitoValori consentiti

inputsObbligatorio
Text to embed
Tipo: Testo
Predefinito: –
Valori consentiti: fino a 4000 caratteri

Etichette

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
open-weights
english
mteb

Casi d'uso

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Domande frequenti

Cos'è BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 è un modello di Community nella categoria Embeddings. È elencato su Railwail ma non può essere eseguito al momento.

Quanto costa BGE Large EN v1.5 su Railwail?

BGE Large EN v1.5 non può essere eseguito su Railwail al momento, quindi non c'è un prezzo attuale. Le alternative disponibili con i prezzi sono elencate più in basso in questa pagina.

Qual è la finestra di contesto di BGE Large EN v1.5?

La finestra di contesto di BGE Large EN v1.5 contiene 512 token.

Quanto è veloce BGE Large EN v1.5?

Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di BGE Large EN v1.5 su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.

BGE Large EN v1.5 è migliore di OpenAI text-embedding-3-large?

Dipende dall'attività. BGE Large EN v1.5 (Community) e OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sono entrambi modelli nella categoria Embeddings. La pagina di confronto mostra i loro prezzi e le specifiche affiancati.

Confronta BGE Large EN v1.5 e OpenAI text-embedding-3-large

Posso usare BGE Large EN v1.5 adesso?

Attualmente non disponibile. La pagina rimane online; le alternative disponibili della stessa categoria sono elencate più in basso.

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