ESM-2 650M (Protein Embeddings)
esm2-650m-protein-embeddingsMeta AI 650M-parameter protein language model trained on UniRef50 sequences. Feed it an amino-acid sequence and the per-residue hidden states act as learned protein embeddings, used for structure prediction, variant-effect and function tasks. This 33-layer checkpoint is the common balance of quality and cost in the ESM-2 family.
- Stato
- Non disponibile
- Contesto
- 1024 token
- Input → output
- Testo → Vettore
- Sviluppatore
- Meta
- Aggiornato
- 23 settembre 2026
ESM-2 650M (Protein Embeddings) non è attualmente disponibile
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Tutti in questa categoriaOpenAI'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.
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Informazioni su ESM-2 650M (Protein Embeddings)
ESM-2 650M (Protein Embeddings) è un modello di Meta nella categoria Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) non è attualmente disponibile su Railwail. La finestra di contesto contiene 1024 token.
Prezzi
Attualmente non disponibile. Al momento non c'è un prezzo per questo modello, quindi non può essere eseguito.
API
Attualmente non disponibile
Il modello non ha un prezzo verificato o è disattivato; le chiamate API vengono rifiutate.
Specifiche
- ID modello
esm2-650m-protein-embeddings- Sviluppatore
- Meta
- Categoria
- Embeddings
- Input
- Testo
- Output
- Vettore
- Finestra di contesto
- 1024 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.
inputsObbligatorioAmino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Tipo: TestoPredefinito: –Valori consentiti: fino a 1024 caratteri
Etichette
- science
- embedding
- research
- huggingface
- esm2
- protein
- meta
- bioinformatics
Casi d'uso
Domande frequenti
Cos'è ESM-2 650M (Protein Embeddings)?
ESM-2 650M (Protein Embeddings) è un modello di Meta nella categoria Embeddings. È elencato su Railwail ma non può essere eseguito al momento.
Quanto costa ESM-2 650M (Protein Embeddings) su Railwail?
ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)?
La finestra di contesto di ESM-2 650M (Protein Embeddings) contiene 1024 token.
Quanto è veloce ESM-2 650M (Protein Embeddings)?
Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di ESM-2 650M (Protein Embeddings) su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.
ESM-2 650M (Protein Embeddings) è migliore di OpenAI text-embedding-3-large?
Dipende dall'attività . ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) e OpenAI text-embedding-3-largePosso usare ESM-2 650M (Protein Embeddings) adesso?
Attualmente non disponibile. La pagina rimane online; le alternative disponibili della stessa categoria sono elencate più in basso.
Tutti i modelli tramite un'API
Una chiave API per tutti i modelli su Railwail. L'utilizzo viene addebitato da crediti prepagati, 1 credito = 0,01Â USD.