ESM-2 650M (Protein Embeddings)

EmbeddingsIndisponibil

de 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.

Vezi alternative Compară

Status: Indisponibil
Context: 1.024 tokeni
Intrare → ieșire: Text → Vector
Dezvoltator: Meta
Actualizat: 23 septembrie 2026

ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă ESM-2 650M (Protein Embeddings)

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

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

Protein Sequence

0 / 1.024

Amino-acid sequence (single-letter codes) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings)

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

ESM-2 650M (Protein Embeddings) este un model de Meta din categoria Embeddings. ESM-2 650M (Protein Embeddings) nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 1.024 token-uri.

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.

Prețuri

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

API

Apelează ESM-2 650M (Protein Embeddings) cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

esm2-650m-protein-embeddingsDocumentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

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

Specificații

ID model: esm2-650m-protein-embeddings
Dezvoltator: Meta
Categorie: Embeddings
Intrare: Text
Ieșire: Vector
Fereastră de context: 1.024 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
Amino-acid sequence (single-letter codes) to embed
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 1.024 caractere

Etichete

science
embedding
research
huggingface
esm2
protein
meta
bioinformatics

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

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

ESM-2 650M (Protein Embeddings) este un model de Meta din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă ESM-2 650M (Protein Embeddings) pe Railwail?

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

Fereastra de context a ESM-2 650M (Protein Embeddings) conține 1.024 token-uri.

Cât de rapid este ESM-2 650M (Protein Embeddings)?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale ESM-2 650M (Protein Embeddings) pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este ESM-2 650M (Protein Embeddings) mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. ESM-2 650M (Protein Embeddings) (Meta) 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 ESM-2 650M (Protein Embeddings) și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi ESM-2 650M (Protein Embeddings) 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