Multilingual E5 Large

EmbeddingiNiedostępne

od Communitymultilingual-e5-large

Microsoft E5 multilingual embedding model with 560M parameters, initialized from XLM-RoBERTa-large and trained with weakly supervised contrastive learning. Covers around 100 languages and returns 1024-dim vectors. It expects query: and passage: prefixes on inputs and is a popular open model for multilingual semantic search.

Zobacz alternatywy Porównaj

Status: Niedostępne
Kontekst: 512 tokenów
Wejście → Wyjście: Tekst → Wektor
Deweloper: Community
Zaktualizowano: 23 września 2026

Multilingual E5 Large jest obecnie niedostępny

Możesz nadal przeczytać szczegóły na tej stronie. Wybierz jedną z dostępnych alternatyw poniżej, aby od razu uruchomić porównywalny model.

Przejdź do alternatyw

Porównywalne modele

Wszystkie w tej kategorii

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 USD/1M wej.
Porównaj Multilingual E5 Large 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 USD/1M wej.
Porównaj Multilingual E5 Large i OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Spróbuj Multilingual E5 Large

Wejście i wyjście

Niedostępny

Obecnie niedostępne.

Plac zabaw jest wyłączony. Porównywalne modele znajdziesz w tej samej kategorii: Przeglądaj alternatywy

Text

0 / 4000

Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

Porównaj z (opcjonalnie)

Uruchamia model dwa razy (rozliczane dwa razy).

⌘/Ctrl + Enter

Wynik

Wektor pojawi się tutaj.

To uruchomienie

Brak ceny – obecnie niedostępne.

Nowy tutaj?

10 darmowych kredytów (0,10 USD) po zarejestrowaniu się przez Google

Dostępne 24 godzin po rejestracji, do 5 uruchomień dziennie i maksymalnie 2 kredytów na uruchomienie. Inne metody logowania uruchamiają się bez kredytów.

O Multilingual E5 Large

Krótko mówiącStan na 23 września 2026

Multilingual E5 Large to model opracowany przez Community w kategorii Embeddingi. Multilingual E5 Large nie jest obecnie dostępny w serwisie Railwail. Okno kontekstu zawiera 512 tokenów.

multilingual-e5-large from Microsoft Research is built on XLM-RoBERTa-large and trained with a contrastive objective over large weakly supervised text-pair data followed by supervised fine-tuning. It covers roughly 100 languages and outputs 1024-dim embeddings with a 512-token limit. The E5 convention requires prefixing inputs with query: for search queries and passage: for documents, which the model relies on to separate the two roles. It is a strong, widely adopted open baseline for multilingual retrieval and clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to get the sentence embedding.

Ceny

Obecnie niedostępne. Dla tego modelu nie ma ceny w tej chwili, dlatego nie można go uruchomić.

API

Wywołaj Multilingual E5 Large za pomocą klucza API Railwail. Użyj tego ID modelu w żądaniu:

multilingual-e5-largeDokumentacja API Uzyskaj klucz API

Obecnie niedostępne

Model nie ma zweryfikowanej ceny lub jest wyłączony; wywołania API są odrzucane.

Specyfikacje

ID modelu: multilingual-e5-large
Deweloper: Community
Kategoria: Embeddingi
Wejście: Tekst
Wyjście: Wektor
Okno kontekstu: 512 tokenów
Wpis w katalogu zaktualizowany: 23 września 2026

Parametry wejściowe

Dane wejściowe i ustawienia ze schematu wejściowego modelu. Przykład w sekcji API pokazuje, które z nich API akceptuje.

ParametrTypDomyślnieDozwolone wartości

inputswymagane
Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Typ: Tekst
Domyślnie: –
Dozwolone wartości: do 4000 znaków

Tagi

embedding
retrieval
rag
huggingface
e5
intfloat
microsoft
multilingual
open-weights

Przypadki użycia

Powiązane przewodniki

Embedding Models for Search & Science

Wszystkie modele w Embeddingi

Często zadawane pytania

Co to jest Multilingual E5 Large?

Multilingual E5 Large to model opracowany przez Community w kategorii Embeddingi. Jest wymieniony w katalogu Railwail, ale nie może być uruchomiony w tej chwili.

Ile kosztuje Multilingual E5 Large w serwisie Railwail?

Multilingual E5 Large nie może być uruchomiony w serwisie Railwail w tej chwili, dlatego nie ma aktualnej ceny. Dostępne alternatywy z cenami są wymienione poniżej na tej stronie.

Jakie jest okno kontekstu Multilingual E5 Large?

Okno kontekstu Multilingual E5 Large zawiera 512 tokenów.

Jak szybki jest Multilingual E5 Large?

Dla Multilingual E5 Large jest jeszcze zbyt mało zmierzonych przebiegów w serwisie Railwail, aby podać czas przebiegu. Zależy to od wejścia, ustawień i obciążenia u dostawcy.

Czy Multilingual E5 Large jest lepszy niż OpenAI text-embedding-3-large?

To zależy od zadania. Multilingual E5 Large (Community) i OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) to oba modele z kategorii Embeddingi. Strona porównania pokazuje ich ceny i specyfikacje obok siebie.

Porównaj Multilingual E5 Large i OpenAI text-embedding-3-large

Czy mogę używać Multilingual E5 Large teraz?

Obecnie niedostępne. Strona pozostaje online; dostępne alternatywy z tej samej kategorii są wymienione poniżej.

Wszystkie modele przez jedno API

Jeden klucz API dla każdego modelu na Railwail. Opłaty pobierane są z przedpłaconych kredytów, 1 kredyt = 0,01 USD.

Pobierz klucz API Przeglądaj wszystkie modele