BGE Large EN v1.5

EmbeddingsIndisponível

por Communitybge-large-en-v1-5

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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Status: Indisponível
Contexto: 512 tokens
Entrada → Saída: Texto → Vetor
Desenvolvedor: Community
Atualizado: 23 de setembro de 2026

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Modelos comparáveis

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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.
US$ 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.
US$ 0,024/1M entrada
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Sobre BGE Large EN v1.5

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

BGE Large EN v1.5 é um modelo de Community na categoria Embeddings. BGE Large EN v1.5 não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 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.

Preços

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API

Chame BGE Large EN v1.5 com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

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O modelo não tem preço verificado ou está desativado; chamadas de API são recusadas.

Especificações

ID do modelo: bge-large-en-v1-5
Desenvolvedor: Community
Categoria: Embeddings
Entrada: Texto
Saída: Vetor
Janela de contexto: 512 tokens
Entrada do catálogo atualizada: 23 de setembro de 2026

Parâmetros de entrada

Entradas e configurações do esquema de entrada do modelo. O exemplo na seção API mostra quais delas a API aceita.

ParâmetroTipoPadrãoValores permitidos

inputsobrigatório
Text to embed
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 4.000 caracteres

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 é um modelo de Community na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa BGE Large EN v1.5 no Railwail?

BGE Large EN v1.5 não pode ser executado no Railwail no momento, portanto não há preço atual. Alternativas disponíveis com preços estão listadas mais abaixo nesta página.

Qual é a janela de contexto de BGE Large EN v1.5?

A janela de contexto de BGE Large EN v1.5 contém 512 tokens.

Qual é a velocidade de BGE Large EN v1.5?

Ainda não há execuções medidas suficientes de BGE Large EN v1.5 no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.

BGE Large EN v1.5 é melhor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende da tarefa. BGE Large EN v1.5 (Community) e OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) são ambos modelos na categoria Embeddings. A página de comparação mostra seus preços e especificações lado a lado.

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

Posso usar BGE Large EN v1.5 agora?

Atualmente indisponível. A página permanece online; alternativas disponíveis da mesma categoria estão listadas mais abaixo.

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