SciBERT (scivocab uncased)
scibert-scivocab-uncasedAllenAI BERT-base pretrained from scratch on 1.14M scientific papers (mostly biomedical and computer science) with its own scientific WordPiece vocabulary. Used as a feature extractor it gives 768-dim contextual embeddings tuned to scientific text, outperforming general BERT on tasks like NER and relation extraction in research corpora.
- Stato
- Non disponibile
- Contesto
- 512 token
- Input → output
- Testo → Vettore
- Sviluppatore
- Community
- Aggiornato
- 23 settembre 2026
SciBERT (scivocab uncased) 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 SciBERT (scivocab uncased)
SciBERT (scivocab uncased) è un modello di Community nella categoria Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) non è attualmente disponibile su Railwail. La finestra di contesto contiene 512 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
scibert-scivocab-uncased- 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.
inputsObbligatorioScientific text to embed
Tipo: TestoPredefinito: –Valori consentiti: fino a 4000 caratteri
Etichette
- science
- embedding
- research
- huggingface
- scibert
- allenai
- biomedical
- bert
Casi d'uso
Domande frequenti
Cos'è SciBERT (scivocab uncased)?
SciBERT (scivocab uncased) è un modello di Community nella categoria Embeddings. È elencato su Railwail ma non può essere eseguito al momento.
Quanto costa SciBERT (scivocab uncased) su Railwail?
SciBERT (scivocab uncased) 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 SciBERT (scivocab uncased)?
La finestra di contesto di SciBERT (scivocab uncased) contiene 512 token.
Quanto è veloce SciBERT (scivocab uncased)?
Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di SciBERT (scivocab uncased) su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.
SciBERT (scivocab uncased) è migliore di OpenAI text-embedding-3-large?
Dipende dall'attività . SciBERT (scivocab uncased) (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 SciBERT (scivocab uncased) e OpenAI text-embedding-3-largePosso usare SciBERT (scivocab uncased) 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.