ESM-2 650M (Protein Embeddings)

EmbeddingsНедостапно

од 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.

Погледни алтернативи Спореди

Статус: Недостапно
Контекст: 1.024 токени
Влез → излез: Текст → Вектор
Развивач: Meta
Ажурирано: 23 септември 2026 г.

ESM-2 650M (Protein Embeddings) е моментално недостапен

Можете да ги прочитате деталите на оваа страница. Изберете една од достапните алтернативи подолу за да извршите споредлив модел веднаш.

Оди на алтернативи

Слични модели

Сите во оваа категорија

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

Playground

Пробајте ESM-2 650M (Protein Embeddings)

Влез и резултат

Тренутно недостапно

Моментално недостапно.

Игралиштето е оневозможено. Слични модели можете да најдете во иста категорија: Погледни алтернативи

Protein Sequence

0 / 1.024

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

Спореди со (опционално)

Го стартува моделот двапати (наплачено двапати).

⌘/Ctrl + Enter

Резултат

Векторот се појавува овде.

Овој тек

Нема цена – моментално недостапно.

Нов си овде?

10 бесплатни кредити (0,10 US$) кога ќе се регистрираш со Google

Употребливо 24 часа по регистрација, до 5 текови по ден и максимално 2 кредити по тек. Други методи на пријава почнуваат без кредити.

За ESM-2 650M (Protein Embeddings)

НакраткоОд 23 септември 2026 г.

ESM-2 650M (Protein Embeddings) е модел од Meta во категоријата Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) моментално не е достапен на Railwail. Контекстниот прозорец содржи 1.024 токени.

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.

Цени

Моментално недостапно. Нема цена за овој модел во моментот, затоа не може да се извршува.

API

Повикајте го ESM-2 650M (Protein Embeddings) со вашиот Railwail API клуч. Користете го овој ID на моделот во барањето:

esm2-650m-protein-embeddingsПогледни API документација Добијте API клуч

Моментално недостапно

Моделот нема потврдена цена или е деактивиран; API повиците се отфрлаат.

Спецификации

ID на моделот: esm2-650m-protein-embeddings
Развивач: Meta
Категорија: Embeddings
Влез: Текст
Излез: Вектор
Контекстен прозорец: 1.024 токени
Каталошка ставка ажурирана: 23 септември 2026 г.

Параметри на влез

Влезови и поставки од шемата на влез на моделот. Примерот во делот API покажува кои од нив ги прифаќа API.

ПараметарТипСтандардноДозволени вредности

inputsзадолжително
Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Тип: Текст
Стандардно: –
Дозволени вредности: до 1.024 знаци

Ознаки

science
embedding
research
huggingface
esm2
protein
meta
bioinformatics

Случаи на употреба

Поврзани водичи

Embedding Models for Search & Science

Сите модели во Embeddings

Често поставувани прашања

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

ESM-2 650M (Protein Embeddings) е модел од Meta во категоријата Embeddings. Наведено е на Railwail, но не може да се извршува во моментов.

Колку чини ESM-2 650M (Protein Embeddings) на Railwail?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) не може да се извршува на Railwail во моментов, затоа нема тековна цена. Достапни алтернативи со цени се наведени подолу на оваа страница.

Колку е контекстниот прозорец на ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Контекстниот прозорец на ESM-2 650M (Protein Embeddings) содржи 1.024 токени.

Колку брз е ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Нема доволно измерени извршувања на ESM-2 650M (Protein Embeddings) на Railwail за да се наведе време на извршување. Зависи од влезот, поставките и оптеретувањето кај добавувачот.

Дали ESM-2 650M (Protein Embeddings) е подобар од OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи од задачата. ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) се обата модели во категоријата Embeddings. Страницата за споредба ги покажува нивните цени и спецификации една до друга.

Спореди ESM-2 650M (Protein Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-large

Можам ли да го користам ESM-2 650M (Protein Embeddings) сега?

Моментално недостапно. Страницата останува онлајн; достапни алтернативи од иста категорија се наведени подолу.

Сите модели преку една API

Еден API клуч за секој модел на Railwail. Употребата се наплаќува од подготвени кредити, 1 кредит = 0,01 US$.

Добијте API клуч Погледни ги сите модели