SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

EmbeddingsIndisponível

por Communityspecter-scientific-paper-embeddings

AllenAI document-level embedding model for scientific papers. Built on SciBERT and trained on the citation graph so that papers citing each other land close together. Feed it a title plus abstract and it returns one 768-dim vector per paper, useful for recommendation, clustering and citation-based retrieval.

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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

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
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Sobre SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) é um modelo de Community na categoria Embeddings. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 512 tokens.

SPECTER from the Allen Institute for AI produces a single embedding per scientific document instead of per-token vectors. It was pretrained on a triplet objective over the Semantic Scholar citation graph, so the distance between two paper embeddings reflects topical and citation relatedness rather than just lexical overlap. The standard input is the paper title and abstract joined together. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; take the [CLS] token vector (768 dims) as the document embedding.

Preços

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

API

Chame SPECTER (Scientific Paper Embeddings) com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

specter-scientific-paper-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: specter-scientific-paper-embeddings
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
Paper title and abstract (or any scientific text) to embed
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 4.000 caracteres

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) é um modelo de Community na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa SPECTER (Scientific Paper Embeddings) no Railwail?

SPECTER (Scientific Paper 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

A janela de contexto de SPECTER (Scientific Paper Embeddings) contém 512 tokens.

Qual é a velocidade de SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Ainda não há execuções medidas suficientes de SPECTER (Scientific Paper Embeddings) no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.