BGE Large EN v1.5

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BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

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Estado: No disponible
Contexto: 512 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Community
Actualizado: 23 de septiembre de 2026

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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.
USD 0.156/1M entrada
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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.
USD 0.024/1M entrada
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Acerca de BGE Large EN v1.5

ResumenA partir de 23 de septiembre de 2026

BGE Large EN v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. BGE Large EN v1.5 no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 512 tokens.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Precios

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API

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bge-large-en-v1-5Documentación de API Obtener una clave de API

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Especificaciones

ID del modelo: bge-large-en-v1-5
Desarrollador: Community
Categoría: Embeddings
Entrada: Texto
Salida: Vector
Ventana de contexto: 512 tokens
Entrada del catálogo actualizada: 23 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuraciones del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

ParámetroTipoPredeterminadoValores permitidos

inputsrequerido
Text to embed
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: hasta 4,000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. Está listado en Railwail pero no se puede ejecutar en este momento.

¿Cuánto cuesta BGE Large EN v1.5 en Railwail?

BGE Large EN v1.5 no se puede ejecutar en Railwail en este momento, por lo que no hay precio actual. Las alternativas disponibles con precios se enumeran más abajo en esta página.

¿Cuál es la ventana de contexto de BGE Large EN v1.5?

La ventana de contexto de BGE Large EN v1.5 contiene 512 tokens.

¿Qué tan rápido es BGE Large EN v1.5?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de BGE Large EN v1.5 en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es BGE Large EN v1.5 mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Eso depende de la tarea. BGE Large EN v1.5 (Community) y OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) son ambos modelos en la categoría Embeddings. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar BGE Large EN v1.5 y OpenAI text-embedding-3-large

¿Puedo usar BGE Large EN v1.5 ahora mismo?

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