BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsIndisponibil

de Microsoftbiomedbert-base-uncased-abstract

Microsoft 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.

Vezi alternative Compară

Status: Indisponibil
Context: 512 tokeni
Intrare → ieșire: Text → Vector
Dezvoltator: Microsoft
Actualizat: 23 septembrie 2026

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) nu este disponibil în acest moment

Poți citi în continuare detaliile pe această pagină. Alege una dintre alternativele disponibile de mai jos pentru a rula imediat un model comparabil.

Mergi la alternative

Modele comparabile

Toate din această categorie

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.
0,156 USD/1M in
Compară BiomedBERT (PubMedBERT abstract) vs. OpenAI text-embedding-3-large
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.
0,024 USD/1M in
Compară BiomedBERT (PubMedBERT abstract) vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

Playground-ul este dezactivat. Modele comparabile găsești în aceeași categorie: Vezi alternativele

Text

0 / 4.000

Biomedical text to embed

Compară cu (opțional)

Execută modelul de două ori (facturat de două ori).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vectorul apare aici.

Această rulare

Fără preț – momentan indisponibil.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite.

Despre BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) este un model de Microsoft din categoria Embeddings. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 512 token-uri.

BiomedBERT, originally released as PubMedBERT, was trained from random initialization purely on biomedical text from PubMed, with its vocabulary learned from that same corpus. Microsoft's research showed that domain-specific pretraining from scratch beats continual pretraining of general BERT for biomedicine, and the model topped the BLURB benchmark. This abstract-only checkpoint is the most widely used variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns contextual token embeddings; mean-pool or take [CLS] for sentence and document vectors.

Prețuri

Indisponibil în prezent. Nu există preț pentru acest model în acest moment, deci nu poate fi executat.

API

Apelează BiomedBERT (PubMedBERT abstract) cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

biomedbert-base-uncased-abstractDocumentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

Modelul nu are un preț verificat sau este dezactivat; apelurile API sunt refuzate.

Specificații

ID model: biomedbert-base-uncased-abstract
Dezvoltator: Microsoft
Categorie: Embeddings
Intrare: Text
Ieșire: Vector
Fereastră de context: 512 tokeni
Intrare catalog actualizată: 23 septembrie 2026

Parametri de intrare

Intrări și setări din schema de intrare a modelului. Exemplul din secțiunea API arată care dintre ele acceptă API-ul.

ParametruTipImplicitValori permise

inputsobligatoriu
Biomedical text to embed
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 4.000 caractere

Etichete

science
embedding
research
huggingface
biomedbert
pubmedbert
microsoft
biomedical

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

Ce este BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) este un model de Microsoft din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă BiomedBERT (PubMedBERT abstract) pe Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) nu poate fi rulat pe Railwail în acest moment, deci nu există preț curent. Alternativele disponibile cu prețuri sunt listate mai jos pe această pagină.

Care este fereastra de context a BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Fereastra de context a BiomedBERT (PubMedBERT abstract) conține 512 token-uri.

Cât de rapid este BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale BiomedBERT (PubMedBERT abstract) pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este BiomedBERT (PubMedBERT abstract) mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) și OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sunt ambele modele din categoria Embeddings. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară BiomedBERT (PubMedBERT abstract) și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi BiomedBERT (PubMedBERT abstract) chiar acum?

Indisponibil în prezent. Pagina rămâne online; alternativele disponibile din aceeași categorie sunt listate mai jos.

Toate modelele printr-o singură API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie API Vizualizează toate modelele