GTE Large EN v1.5

EmbeddingsНедостапно

од Communitygte-large-en-v1-5

Alibaba (Tongyi Lab) general text embedding model. The v1.5 release extends the context to 8192 tokens and returns 1024-dim vectors, scoring competitively on MTEB while handling much longer inputs than typical 512-token encoders. A practical open model when documents exceed the usual short-context limit.

Погледни алтернативи Спореди

Статус: Недостапно
Контекст: 8.192 токени
Влез → излез: Текст → Вектор
Развивач: Community
Ажурирано: 23 септември 2026 г.

GTE Large EN v1.5 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$/1M вл
Споредете GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M вл
Споредете GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Пробајте GTE Large EN v1.5

Влез и резултат

Тренутно недостапно

Моментално недостапно.

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

Text

0 / 8.000

Text to embed (up to 8192 tokens)

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 GTE Large EN v1.5

НакраткоОд 23 септември 2026 г.

GTE Large EN v1.5 е модел од Community во категоријата Embeddings. GTE Large EN v1.5 моментално не е достапен на Railwail. Контекстниот прозорец содржи 8.192 токени.

gte-large-en-v1.5 from Alibaba's Institute for Intelligent Computing (Tongyi Lab) is a general text embedding model whose v1.5 update pushes the supported context to 8192 tokens, well beyond the 512-token ceiling of most BERT-based encoders. It outputs 1024-dim embeddings and posts competitive MTEB English scores, making it useful for long-passage retrieval and RAG over bigger chunks without aggressive splitting. It loads with trust_remote_code on Hugging Face and is served via the feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs for the sentence vector.

Цени

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

API

Повикајте го GTE Large EN v1.5 со вашиот Railwail API клуч. Користете го овој ID на моделот во барањето:

gte-large-en-v1-5Погледни API документација Добијте API клуч

Моментално недостапно

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

Спецификации

ID на моделот: gte-large-en-v1-5
Развивач: Community
Категорија: Embeddings
Влез: Текст
Излез: Вектор
Контекстен прозорец: 8.192 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
Text to embed (up to 8192 tokens)
Тип: Текст
Стандардно: –
Дозволени вредности: до 8.000 знаци

Ознаки

embedding
retrieval
rag
huggingface
gte
alibaba
long-context
open-weights
mteb

Случаи на употреба

Поврзани водичи

Embedding Models for Search & Science

Сите модели во Embeddings

Често поставувани прашања

Што е GTE Large EN v1.5?

GTE Large EN v1.5 е модел од Community во категоријата Embeddings. Наведено е на Railwail, но не може да се извршува во моментов.

Колку чини GTE Large EN v1.5 на Railwail?

GTE Large EN v1.5 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 GTE Large EN v1.5?

Контекстниот прозорец на GTE Large EN v1.5 содржи 8.192 токени.

Колку брз е GTE Large EN v1.5?

Нема доволно измерени извршувања на GTE Large EN v1.5 на Railwail за да се наведе време на извршување. Зависи од влезот, поставките и оптеретувањето кај добавувачот.

Дали GTE Large EN v1.5 е подобар од OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи од задачата. GTE Large EN v1.5 (Community) 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 GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Можам ли да го користам GTE Large EN v1.5 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