Multilingual E5 Large

EmbeddingsNav pieejams

no 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.

Skatīt alternatīvas Salīdzināt

Statuss: Nav pieejams
Konteksts: 512 marķieri
Ievade → Izvade: Teksts → Vektors
Izstrādātājs: Community
Atjaunināts: 2026. gada 23. septembris

Multilingual E5 Large pašlaik nav pieejams

Jūs joprojām varat lasīt detaļas šajā lapā. Izvēlieties vienu no pieejamajām alternatīvām zemāk, lai uzreiz palaistu salīdzināmu modeli.

Uz alternatīvām

Salīdzināmi modeļi

Visi šajā kategorijā

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 $/1M ievade
Salīdzināt Multilingual E5 Large un 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 $/1M ievade
Salīdzināt Multilingual E5 Large un OpenAI text-embedding-3-small

Spēļu laukums

Izmēģiniet Multilingual E5 Large

Ievade un rezultāts

Pašlaik nav pieejams

Pašlaik nav pieejams.

Spēļu laukums ir atspējots. Salīdzināmus modeļus varat atrast vienā kategorijā: Skatīt alternatīvas

Text

0 / 4000

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

Salīdzināt ar (neobligāti)

Palaiž modeli divas reizes (norēķināts divas reizes).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultāts

Vektors parādīsies šeit.

Šis palaišanas gadījums

Nav cenas – pašlaik nav pieejams.

Jauns šeit?

10 bezmaksas kredīti (0,10 $), reģistrējies ar Google

Pieejams 24 stundas pēc reģistrācijas, līdz 5 palaišanas gadījumi dienā un maksimāli 2 kredīti uz palaišanas gadījumu. Citas pierakstīšanās metodes sākas bez kredītiem.

Par Multilingual E5 Large

ĪsumāUz 2026. gada 23. septembris

Multilingual E5 Large ir Community modelis kategorijā Embeddings. Multilingual E5 Large pašlaik nav pieejams Railwail platformā. Konteksta logs satur 512 žetonus.

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.

Cenas

Pašlaik nav pieejams. Šim modelim pašlaik nav cenas, tāpēc to nevar palaist.

API

Izsauciet Multilingual E5 Large ar savu Railwail API atslēgu. Izmantojiet šo modeļa ID pieprasījumā:

multilingual-e5-largeAPI dokumentācija Iegūt API atslēgu

Pašlaik nav pieejams

Modelim nav pārbaudītas cenas vai tas ir deaktivizēts; API izsaukumi tiek noraidīti.

Specifikācijas

Modeļa ID: multilingual-e5-large
Izstrādātājs: Community
Kategorija: Embeddings
Ievade: Teksts
Izvade: Vektors
Konteksta logs: 512 marķieri
Kataloga ieraksts atjaunināts: 2026. gada 23. septembris

Ievades parametri

Ievades un iestatījumi no modeļa ievades shēmas. Piemērs API sadaļā parāda, kurus no tiem API pieņem.

ParametrsTipsNoklusējumsAtļautās vērtības

inputsobligāts
Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Tips: Teksts
Noklusējums: –
Atļautās vērtības: līdz 4000 rakstzīmēm

Tagi

embedding
retrieval
rag
huggingface
e5
intfloat
microsoft
multilingual
open-weights

Lietošanas gadījumi

Saistītie ceļveži

Embedding Models for Search & Science

Visi modeļi: Embeddings

Bieži uzdotie jautājumi

Kas ir Multilingual E5 Large?

Multilingual E5 Large ir Community izstrādāts modelis Embeddings kategorijā. Tas ir uzskaitīts Railwail katalogā, bet pašlaik to nevar palaist.

Cik maksā Multilingual E5 Large Railwail?

Multilingual E5 Large pašlaik nevar tikt palaists Railwail, tāpēc nav pašreizējās cenas. Pieejamās alternatīvas ar cenām ir norādītas tālāk šajā lapā.

Kāds ir Multilingual E5 Large konteksta logs?

Multilingual E5 Large konteksta logs satur 512 žetonus.

Cik ātrs ir Multilingual E5 Large?

Railwail platformā Multilingual E5 Large vēl nav pietiekami daudz izmērītu izpilžu, lai norādītu izpildes laiku. Tas ir atkarīgs no ievades, iestatījumiem un sniedzēja slodzes.

Vai Multilingual E5 Large ir labāks par OpenAI text-embedding-3-large?

Tas ir atkarīgs no uzdevuma. Multilingual E5 Large (Community) un OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) ir abi modeļi Embeddings kategorijā. Salīdzināšanas lapā to cenas un specifikācijas ir parādītas blakus.

Salīdzināt Multilingual E5 Large un OpenAI text-embedding-3-large

Vai es varu izmantot Multilingual E5 Large tieši tagad?

Pašlaik nav pieejams. Lapa paliek tiešsaistē; pieejamās alternatīvas no vienas kategorijas ir norādītas tālāk.

Visi modeļi caur vienu API

Viena API atslēga visiem Railwail modeļiem. Izmantošana tiek aprēķināta no iepriekš apmaksātiem kredītiem, 1 kredīts = 0,01 $.

Iegūt API atslēgu Skatīt visus modeļus