ESM-2 650M (Protein Embeddings)

EmbeddingsNije dostupno

od Metaesm2-650m-protein-embeddings

Meta 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.

Pogledaj alternative Usporedi

Status: Nije dostupno
Kontekst: 1.024 tokena
Ulaz → izlaz: Tekst → Vektor
Razvojni inženjer: Meta
Ažurirano: 23. septembar 2026.

ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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$/1M in
Usporedi ESM-2 650M (Protein Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M in
Usporedi ESM-2 650M (Protein Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Isprobaj ESM-2 650M (Protein Embeddings)

Unos i rezultat

Trenutno nije dostupno

Trenutno nedostupno.

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

Protein Sequence

0 / 1.024

Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed

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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)

UkratkoStanje: 23. septembar 2026.

ESM-2 650M (Protein Embeddings) je model od Meta iz kategorije Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) trenutno nije dostupan na Railwailu. Kontekstni prozor sadrži 1.024 tokena.

ESM-2 is a transformer protein language model from Meta AI (FAIR) trained with masked language modeling over millions of protein sequences from UniRef. Its internal representations capture structural and functional properties of proteins, which is why ESM-2 embeddings power downstream tools including ESMFold structure prediction. The 650M t33 checkpoint sits between the small research models and the 3B/15B versions. Run through the Hugging Face feature-extraction pipeline on an amino-acid string to obtain per-residue embedding vectors (1280 dims), which are typically mean-pooled for a whole-protein embedding.

Cijene

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

API

Pozovi ESM-2 650M (Protein Embeddings) sa svojim Railwail API ključem. Koristi ovaj ID modela u zahtjevu:

esm2-650m-protein-embeddingsPogledaj API dokumentaciju Dobij API ključ

Trenutno nije dostupno

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

Specifikacije

ID modela: esm2-650m-protein-embeddings
Razvojni inženjer: Meta
Kategorija: Embeddings
Ulaz: Tekst
Izlaz: Vektor
Kontekstni prozor: 1.024 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
Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Tip: Tekst
Zadano: –
Dozvoljene vrijednosti: do 1.024 znakova

Oznake

science
embedding
research
huggingface
esm2
protein
meta
bioinformatics

Primjena

Povezani vodiči

Embedding Models for Search & Science

Svi modeli: Embeddings

Često postavljana pitanja

Što je ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) je model od Meta iz kategorije Embeddings. Naveden je na Railwailu, ali se trenutno ne može pokrenuti.

Koliko stoji ESM-2 650M (Protein Embeddings) na Railwailu?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Kontekstni prozor od ESM-2 650M (Protein Embeddings) sadrži 1.024 tokena.

Koliko je brz ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Za ESM-2 650M (Protein Embeddings) na Railwailu još nema dovoljno izmjerenih pokretanja da bi se navedlo vrijeme izvršavanja. Ovisi o unošenju, postavkama i opterećenju kod pružatelja.

Je li ESM-2 650M (Protein Embeddings) bolji od OpenAI text-embedding-3-large?

To ovisi o zadatku. ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) i OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) su oba modela iz kategorije Embeddings. Stranica za usporedbu prikazuje njihove cijene i specifikacije usporedno.

Usporedi ESM-2 650M (Protein Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-large

Mogu li koristiti ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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