Multilingual E5 Large

EmbeddingsNeprieinama

iš 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.

Peržiūrėti alternatyvas Palyginti

Būsena: Neprieinama
Kontekstas: 512 žetonų
Įvestis → išvestis: Tekstas → Vektorius
Kūrėjas: Community
Atnaujinta: 2026 m. rugsėjo 23 d.

Multilingual E5 Large šiuo metu neprieinamas

Šiame puslapyje galite perskaityti išsamią informaciją. Norėdami iš karto paleisti panašų modelį, pasirinkite vieną iš žemiau pateiktų prieinamų alternatyvų.

Į alternatyvas

Panašūs modeliai

Visi šioje kategorijoje

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 USD/1M įv
Palyginti Multilingual E5 Large ir OpenAI text-embedding-3-large
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 USD/1M įv
Palyginti Multilingual E5 Large ir OpenAI text-embedding-3-small

Žaidimų aikštelė

Išbandyti Multilingual E5 Large

Įvestis ir rezultatas

Šiuo metu neprieinamas

Šiuo metu nepasiekiama.

Žaidimų aikštelė išjungta. Panašius modelius rasite toje pačioje kategorijoje: Peržiūrėti alternatyvas

Text

0 / 4 000

Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

Palyginti su (pasirinktinai)

Modelis vykdomas du kartus (išrašyta du kartus).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultatas

Vektorius pasirodo čia.

Šis paleidimas

Nėra kainos – šiuo metu neprieinama.

Naujas čia?

10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google

Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų.

Apie Multilingual E5 Large

TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 23 d.

Multilingual E5 Large yra Community modelis iš Embeddings kategorijos. Multilingual E5 Large šiuo metu nėra prieinamas per Railwail. Konteksto langas saugo 512 žetonų.

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.

Kainos

Šiuo metu nepasiekiama. Šiuo metu šiam modeliui nėra nustatytos kainos, todėl jo negalima paleisti.

API

Iškvieskite Multilingual E5 Large naudodami savo Railwail API raktą. Šioje užklausoje naudokite šią modelio ID:

multilingual-e5-largePeržiūrėti API dokumentaciją Gauti API raktą

Šiuo metu nepasiekiama

Modelis neturi patikrintos kainos arba yra išjungtas; API skambučiai atmetami.

Specifikacijos

Modelio ID: multilingual-e5-large
Kūrėjas: Community
Kategorija: Embeddings
Įvestis: Tekstas
Išvestis: Vektorius
Konteksto langas: 512 žetonų
Katalogo įrašas atnaujintas: 2026 m. rugsėjo 23 d.

Įvesties parametrai

Įvestys ir nustatymai iš modelio įvesties schemos. API sekcijoje pateiktas pavyzdys rodo, kuriuos iš jų priima API.

ParametrasTipasNumatytasisLeidžiamos reikšmės

inputsprivalomas
Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Tipas: Tekstas
Numatytasis: –
Leidžiamos reikšmės: iki 4 000 simbolių

Žymos

embedding
retrieval
rag
huggingface
e5
intfloat
microsoft
multilingual
open-weights

Panaudojimo atvejai

Susiję vadovai

Embedding Models for Search & Science

Visi Embeddings modeliai

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra Multilingual E5 Large?

Multilingual E5 Large yra Community modelis iš Embeddings kategorijos. Jis yra Railwail kataloge, tačiau šiuo metu negali būti paleistas.

Kiek kainuoja Multilingual E5 Large Railwail?

Multilingual E5 Large šiuo metu negali būti paleistas Railwail, todėl nėra dabartinės kainos. Toliau šiame puslapyje pateikiamos galimos alternatyvos su kainomis.

Koks yra Multilingual E5 Large konteksto langas?

Multilingual E5 Large konteksto langas saugo 512 žetonų.

Koks yra Multilingual E5 Large greitis?

Multilingual E5 Large Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.

Ar Multilingual E5 Large geriau nei OpenAI text-embedding-3-large?

Tai priklauso nuo užduoties. Multilingual E5 Large (Community) ir OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) yra abu modeliai iš Embeddings kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.

Palyginti Multilingual E5 Large ir OpenAI text-embedding-3-large

Ar dabar galiu naudoti Multilingual E5 Large?

Šiuo metu nepasiekiama. Puslapis lieka aktyvus; toliau pateikiamos galimos alternatyvos iš tos pačios kategorijos.

Visi modeliai per vieną API

Vienas API raktas visiems Railwail modeliams. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų, 1 kreditas = 0,01 USD.

Gauti API raktą Peržiūrėti visų modelių