GTE Large EN v1.5

EmbeddingsIndisponibil

de 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.

Vezi alternative Compară

Status: Indisponibil
Context: 8.192 tokeni
Intrare → ieșire: Text → Vector
Dezvoltator: Community
Actualizat: 23 septembrie 2026

GTE Large EN v1.5 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 GTE Large EN v1.5 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 GTE Large EN v1.5 vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă GTE Large EN v1.5

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

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

Text

0 / 8.000

Text to embed (up to 8192 tokens)

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 GTE Large EN v1.5

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

GTE Large EN v1.5 este un model de Community din categoria Embeddings. GTE Large EN v1.5 nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 8.192 token-uri.

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.

Prețuri

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

API

Apelează GTE Large EN v1.5 cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

gte-large-en-v1-5Documentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

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

Specificații

ID model: gte-large-en-v1-5
Dezvoltator: Community
Categorie: Embeddings
Intrare: Text
Ieșire: Vector
Fereastră de context: 8.192 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
Text to embed (up to 8192 tokens)
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 8.000 caractere

Etichete

embedding
retrieval
rag
huggingface
gte
alibaba
long-context
open-weights
mteb

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

Ce este GTE Large EN v1.5?

GTE Large EN v1.5 este un model de Community din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă GTE Large EN v1.5 pe Railwail?

GTE Large EN v1.5 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 GTE Large EN v1.5?

Fereastra de context a GTE Large EN v1.5 conține 8.192 token-uri.

Cât de rapid este GTE Large EN v1.5?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale GTE Large EN v1.5 pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este GTE Large EN v1.5 mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. GTE Large EN v1.5 (Community) 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 GTE Large EN v1.5 și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi GTE Large EN v1.5 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