GTE Large EN v1.5

EmbeddingsIndisponível

por Communitygte-large-en-v1-5

Alibaba (Tongyi Lab) general text embedding model. The v1.5 release extends the context to 8192 tokens and returns 1024-dim vectors, scoring competitively on MTEB while handling much longer inputs than typical 512-token encoders. A practical open model when documents exceed the usual short-context limit.

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Status: Indisponível
Contexto: 8.192 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 GTE Large EN v1.5

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

GTE Large EN v1.5 é um modelo de Community na categoria Embeddings. GTE Large EN v1.5 não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 8.192 tokens.

gte-large-en-v1.5 from Alibaba's Institute for Intelligent Computing (Tongyi Lab) is a general text embedding model whose v1.5 update pushes the supported context to 8192 tokens, well beyond the 512-token ceiling of most BERT-based encoders. It outputs 1024-dim embeddings and posts competitive MTEB English scores, making it useful for long-passage retrieval and RAG over bigger chunks without aggressive splitting. It loads with trust_remote_code on Hugging Face and is served via the feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs for the sentence vector.

Preços

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API

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

gte-large-en-v1-5Documentação da API Obter uma chave de API

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

Especificações

ID do modelo: gte-large-en-v1-5
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 (up to 8192 tokens)
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 8.000 caracteres

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é GTE Large EN v1.5?

GTE 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 GTE Large EN v1.5 no Railwail?

GTE 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 GTE Large EN v1.5?

A janela de contexto de GTE Large EN v1.5 contém 8.192 tokens.

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

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

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

Depende da tarefa. GTE 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 GTE Large EN v1.5 e OpenAI text-embedding-3-large

Posso usar GTE Large EN v1.5 agora?

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

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