BiomedBERT (PubMedBERT abstract)
biomedbert-base-uncased-abstractMicrosoft BiomedBERT (formerly PubMedBERT) pretrained from scratch on PubMed abstracts with a domain-specific vocabulary, rather than adapting a general model. As a feature extractor it gives 768-dim biomedical embeddings and set the original state of the art on the BLURB biomedical NLP benchmark.
- Status
- Indisponível
- Contexto
- 512 tokens
- Entrada → Saída
- Texto → Vetor
- Desenvolvedor
- Microsoft
- Atualizado
- 23 de setembro de 2026
BiomedBERT (PubMedBERT abstract) não está disponível no momento
Você ainda pode ler os detalhes nesta página. Escolha uma das alternativas disponíveis abaixo para executar um modelo comparável imediatamente.
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Todos nesta categoriaOpenAI'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
Comparar BiomedBERT (PubMedBERT abstract) vs. OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI'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 BiomedBERT (PubMedBERT abstract) vs. OpenAI text-embedding-3-small
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Sobre BiomedBERT (PubMedBERT abstract)
BiomedBERT (PubMedBERT abstract) é um modelo de Microsoft na categoria Embeddings. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 512 tokens.
Preços
Atualmente indisponível. Não há preço para este modelo no momento, portanto não pode ser executado.
API
Indisponível no momento
O modelo não tem preço verificado ou está desativado; chamadas de API são recusadas.
Especificações
- ID do modelo
biomedbert-base-uncased-abstract- Desenvolvedor
- Microsoft
- 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.
inputsobrigatórioBiomedical text to embed
Tipo: TextoPadrão: –Valores permitidos: até 4.000 caracteres
Etiquetas
- science
- embedding
- research
- huggingface
- biomedbert
- pubmedbert
- microsoft
- biomedical
Casos de uso
Perguntas frequentes
O que é BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?
BiomedBERT (PubMedBERT abstract) é um modelo de Microsoft na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.
Quanto custa BiomedBERT (PubMedBERT abstract) no Railwail?
BiomedBERT (PubMedBERT abstract) 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 BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?
A janela de contexto de BiomedBERT (PubMedBERT abstract) contém 512 tokens.
Qual é a velocidade de BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?
Ainda não há execuções medidas suficientes de BiomedBERT (PubMedBERT abstract) no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.
BiomedBERT (PubMedBERT abstract) é melhor que OpenAI text-embedding-3-large?
Depende da tarefa. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) 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 BiomedBERT (PubMedBERT abstract) e OpenAI text-embedding-3-largePosso usar BiomedBERT (PubMedBERT abstract) agora?
Atualmente indisponível. A página permanece online; alternativas disponíveis da mesma categoria estão listadas mais abaixo.
Todos os modelos através de uma API
Uma chave API para todos os modelos no Railwail. O uso é cobrado a partir de créditos pré-pagos, 1 crédito = US$ 0,01.