BGE-M3 (Multilingual)

EmbeddingsIndisponível

por Communitybge-m3-multilingual

BAAI multilingual embedding model covering 100+ languages with an 8192-token context. M3 stands for its multi-functionality (dense, sparse and ColBERT-style multi-vector retrieval), multilinguality and multi-granularity over long documents. Returns 1024-dim dense vectors and is a strong open choice for cross-lingual and long-text retrieval.

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Status: Indisponível
Contexto: 8.192 tokens
Entrada → Saída: Texto → Vetor
Desenvolvedor: Community
Atualizado: 23 de setembro de 2026

BGE-M3 (Multilingual) não está disponível no momento

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Modelos comparáveis

Todos nesta categoria

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
Comparar BGE-M3 (Multilingual) vs. OpenAI text-embedding-3-small

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Sobre BGE-M3 (Multilingual)

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

BGE-M3 (Multilingual) é um modelo de Community na categoria Embeddings. BGE-M3 (Multilingual) não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 8.192 tokens.

bge-m3 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a single model that supports three retrieval modes at once: dense embeddings, sparse lexical weights and ColBERT-style multi-vector matching. It handles more than 100 languages and inputs up to 8192 tokens, which makes it suitable for long-document and cross-lingual retrieval where shorter English-only models fall short. The dense output is 1024-dim. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline you get the dense embedding, which mean-pools or uses the [CLS] vector depending on configuration; it is widely used as an open multilingual retrieval backbone.

Preços

Atualmente indisponível. Não há preço para este modelo no momento, portanto não pode ser executado.

API

Chame BGE-M3 (Multilingual) com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

bge-m3-multilingualDocumentação da API Obter uma chave de API

Indisponível no momento

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

Especificações

ID do modelo: bge-m3-multilingual
Desenvolvedor: Community
Categoria: Embeddings
Entrada: Texto
Saída: Vetor
Janela de contexto: 8.192 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 (any of 100+ languages, up to long documents)
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 8.000 caracteres

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é BGE-M3 (Multilingual)?

BGE-M3 (Multilingual) é um modelo de Community na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa BGE-M3 (Multilingual) no Railwail?

BGE-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual)?

A janela de contexto de BGE-M3 (Multilingual) contém 8.192 tokens.

Qual é a velocidade de BGE-M3 (Multilingual)?

Ainda não há execuções medidas suficientes de BGE-M3 (Multilingual) no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.