ESM-2 650M (Protein Embeddings)

EmbeddingsIndisponível

por Metaesm2-650m-protein-embeddings

Meta AI 650M-parameter protein language model trained on UniRef50 sequences. Feed it an amino-acid sequence and the per-residue hidden states act as learned protein embeddings, used for structure prediction, variant-effect and function tasks. This 33-layer checkpoint is the common balance of quality and cost in the ESM-2 family.

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Status: Indisponível
Contexto: 1.024 tokens
Entrada → Saída: Texto → Vetor
Desenvolvedor: Meta
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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

ESM-2 650M (Protein Embeddings) é um modelo de Meta na categoria Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 1.024 tokens.

ESM-2 is a transformer protein language model from Meta AI (FAIR) trained with masked language modeling over millions of protein sequences from UniRef. Its internal representations capture structural and functional properties of proteins, which is why ESM-2 embeddings power downstream tools including ESMFold structure prediction. The 650M t33 checkpoint sits between the small research models and the 3B/15B versions. Run through the Hugging Face feature-extraction pipeline on an amino-acid string to obtain per-residue embedding vectors (1280 dims), which are typically mean-pooled for a whole-protein embedding.

Preços

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

API

Chame ESM-2 650M (Protein Embeddings) com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

esm2-650m-protein-embeddingsDocumentação 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: esm2-650m-protein-embeddings
Desenvolvedor: Meta
Categoria: Embeddings
Entrada: Texto
Saída: Vetor
Janela de contexto: 1.024 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
Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 1.024 caracteres

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) é um modelo de Meta na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa ESM-2 650M (Protein Embeddings) no Railwail?

ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

A janela de contexto de ESM-2 650M (Protein Embeddings) contém 1.024 tokens.

Qual é a velocidade de ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Ainda não há execuções medidas suficientes de ESM-2 650M (Protein Embeddings) no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.