Multilingual E5 Large

EmbeddingsIndisponibil

de Communitymultilingual-e5-large

Microsoft E5 multilingual embedding model with 560M parameters, initialized from XLM-RoBERTa-large and trained with weakly supervised contrastive learning. Covers around 100 languages and returns 1024-dim vectors. It expects query: and passage: prefixes on inputs and is a popular open model for multilingual semantic search.

Vezi alternative Compară

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

Multilingual E5 Large 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 Multilingual E5 Large 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 Multilingual E5 Large vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă Multilingual E5 Large

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

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

Text

0 / 4.000

Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

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 Multilingual E5 Large

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

Multilingual E5 Large este un model de Community din categoria Embeddings. Multilingual E5 Large nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 512 token-uri.

multilingual-e5-large from Microsoft Research is built on XLM-RoBERTa-large and trained with a contrastive objective over large weakly supervised text-pair data followed by supervised fine-tuning. It covers roughly 100 languages and outputs 1024-dim embeddings with a 512-token limit. The E5 convention requires prefixing inputs with query: for search queries and passage: for documents, which the model relies on to separate the two roles. It is a strong, widely adopted open baseline for multilingual retrieval and clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to get the sentence embedding.

Prețuri

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

API

Apelează Multilingual E5 Large cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

multilingual-e5-largeDocumentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

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

Specificații

ID model: multilingual-e5-large
Dezvoltator: Community
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
Text to embed, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 4.000 caractere

Etichete

embedding
retrieval
rag
huggingface
e5
intfloat
microsoft
multilingual
open-weights

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

Ce este Multilingual E5 Large?

Multilingual E5 Large este un model de Community din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă Multilingual E5 Large pe Railwail?

Multilingual E5 Large 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 Multilingual E5 Large?

Fereastra de context a Multilingual E5 Large conține 512 token-uri.

Cât de rapid este Multilingual E5 Large?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale Multilingual E5 Large pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este Multilingual E5 Large mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. Multilingual E5 Large (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 Multilingual E5 Large și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi Multilingual E5 Large 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