BGE-M3 (Multilingual)

EmbeddingsNije dostupno

od Communitybge-m3-multilingual

BAAI multilingual embedding model covering 100+ languages with an 8192-token context. M3 stands for its multi-functionality (dense, sparse and ColBERT-style multi-vector retrieval), multilinguality and multi-granularity over long documents. Returns 1024-dim dense vectors and is a strong open choice for cross-lingual and long-text retrieval.

Pogledaj alternative Usporedi

Status: Nije dostupno
Kontekst: 8.192 tokena
Ulaz → izlaz: Tekst → Vektor
Razvojni inženjer: Community
Ažurirano: 23. septembar 2026.

BGE-M3 (Multilingual) trenutno nije dostupan

Možeš i dalje pročitati detalje na ovoj stranici. Odaberi jednu od dostupnih alternativa ispod kako bi odmah pokrenuo usporediv model.

Idi na alternative

Usporedivi modeli

Svi u ovoj kategoriji

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 US$/1M in
Usporedi BGE-M3 (Multilingual) i OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M in
Usporedi BGE-M3 (Multilingual) i OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Isprobaj BGE-M3 (Multilingual)

Unos i rezultat

Trenutno nije dostupno

Trenutno nedostupno.

Playground je onemogućen. Usporedive modele možete pronaći u istoj kategoriji: Pogledaj alternative

Text

0 / 8.000

Text to embed (any of 100+ languages, up to long documents)

Usporedi s (opcionalno)

Pokreće model dva puta (naplaćuje se dva puta).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vektor se pojavljuje ovdje.

Ovaj pokus

Nema cijene – trenutno nije dostupno.

Novi si ovdje?

10 besplatnih kredita (0,10 US$) kada se registriraš s Googlom

Dostupno 24 sati nakon registracije, do 5 pokusa dnevno i najviše 2 kredita po pokusu. Ostale metode prijave počinju bez kredita.

O BGE-M3 (Multilingual)

UkratkoStanje: 23. septembar 2026.

BGE-M3 (Multilingual) je model od Community iz kategorije Embeddings. BGE-M3 (Multilingual) trenutno nije dostupan na Railwailu. Kontekstni prozor sadrži 8.192 tokena.

bge-m3 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a single model that supports three retrieval modes at once: dense embeddings, sparse lexical weights and ColBERT-style multi-vector matching. It handles more than 100 languages and inputs up to 8192 tokens, which makes it suitable for long-document and cross-lingual retrieval where shorter English-only models fall short. The dense output is 1024-dim. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline you get the dense embedding, which mean-pools or uses the [CLS] vector depending on configuration; it is widely used as an open multilingual retrieval backbone.

Cijene

Trenutno nedostupno. Za ovaj model trenutno nema cijene, pa se ne može pokrenuti.

API

Pozovi BGE-M3 (Multilingual) sa svojim Railwail API ključem. Koristi ovaj ID modela u zahtjevu:

bge-m3-multilingualPogledaj API dokumentaciju Dobij API ključ

Trenutno nije dostupno

Model nema provjeren cijenu ili je deaktiviran; API pozivi se odbijaju.

Specifikacije

ID modela: bge-m3-multilingual
Razvojni inženjer: Community
Kategorija: Embeddings
Ulaz: Tekst
Izlaz: Vektor
Kontekstni prozor: 8.192 tokena
Katalog ažuriran: 23. septembar 2026.

Parametri ulaza

Ulazi i postavke iz sheme ulaza modela. Primjer u odjeljku API pokazuje koje od njih API prihvaća.

ParametarTipZadanoDozvoljene vrijednosti

inputsobavezno
Text to embed (any of 100+ languages, up to long documents)
Tip: Tekst
Zadano: –
Dozvoljene vrijednosti: do 8.000 znakova

Oznake

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
multilingual
long-context
open-weights

Primjena

Povezani vodiči

Embedding Models for Search & Science

Svi modeli: Embeddings

Često postavljana pitanja

Što je BGE-M3 (Multilingual)?

BGE-M3 (Multilingual) je model od Community iz kategorije Embeddings. Naveden je na Railwailu, ali se trenutno ne može pokrenuti.

Koliko stoji BGE-M3 (Multilingual) na Railwailu?

BGE-M3 (Multilingual) se trenutno ne može pokrenuti na Railwailu, pa nema trenutne cijene. Dostupne alternative s cijenama navedene su dalje na ovoj stranici.

Koliki je kontekstni prozor od BGE-M3 (Multilingual)?

Kontekstni prozor od BGE-M3 (Multilingual) sadrži 8.192 tokena.

Koliko je brz BGE-M3 (Multilingual)?

Za BGE-M3 (Multilingual) na Railwailu još nema dovoljno izmjerenih pokretanja da bi se navedlo vrijeme izvršavanja. Ovisi o unošenju, postavkama i opterećenju kod pružatelja.

Je li BGE-M3 (Multilingual) bolji od OpenAI text-embedding-3-large?

To ovisi o zadatku. BGE-M3 (Multilingual) (Community) i OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) su oba modela iz kategorije Embeddings. Stranica za usporedbu prikazuje njihove cijene i specifikacije usporedno.

Usporedi BGE-M3 (Multilingual) i OpenAI text-embedding-3-large

Mogu li koristiti BGE-M3 (Multilingual) sada?

Trenutno nedostupno. Stranica ostaje dostupna; dostupne alternative iz iste kategorije navedene su dalje.

Svi modeli preko jednog API-ja

Jedan API ključ za sve modele na Railwailu. Korištenje se naplaćuje iz unaprijed plaćenih kredita, 1 kredit = 0,01 US$.

Dobij API ključ Pogledaj sve modele