Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsНедоступно

од Communitynomic-embed-text-v1-5

Nomic AI open embedding model with a fully reproducible training pipeline (open weights, data and code). Supports an 8192-token context and Matryoshka representation learning, so you can truncate the 768-dim output down to 64 dims with graceful quality loss. Uses task prefixes like search_query and search_document.

Погледај алтернативе Упореди

Статус: Недоступно
Контекст: 8.192 токена
Унос → излаз: Текст → Вектор
Програмер: Community
Ажурирано: 23. септембар 2026.

Nomic Embed Text v1.5 је тренутно недоступан

Можеш и даље читати детаље на овој страници. Изабери једну од доступних алтернатива испод да одмах покренеш упоредив модел.

Иди на алтернативе

Упоредиви модели

Сви у овој категорији

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 US$/1М ул
Упоредите Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1М ул
Упоредите Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Плејграунд

Пробајте Nomic Embed Text v1.5

Унос и резултат

Тренутно недоступно

Тренутно недоступно.

Playground је онемогућен. Упоредиве моделе можете пронаћи у истој категорији: Погледајте алтернативе

Text

0 / 8.000

Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

Упореди са (опционално)

Покреће модел два пута (наплаћено два пута).

⌘/Ctrl + Enter

Резултат

Вектор се појављује овде.

Овај покрет

Без цене – тренутно недоступно.

Нов си овде?

10 бесплатних кредита (0,10 US$) када се пријавиш са Google

Употребљиво 24 сати после пријаве, до 5 покрета дневно и највише 2 кредита по покрету. Други начини пријаве почињу без кредита.

О Nomic Embed Text v1.5

УкраткоСтање: 23. септембар 2026.

Nomic Embed Text v1.5 је модел од Community из категорије Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 тренутно није доступан на Railwail-у. Контекстни прозор садржи 8.192 токена.

nomic-embed-text-v1.5 from Nomic AI is a long-context English embedding model released with open weights, open training data and open code for full reproducibility. It handles inputs up to 8192 tokens and was trained with Matryoshka representation learning, which means the 768-dim output can be truncated to smaller sizes (down to 64 dims) while keeping most of its retrieval quality, useful for cutting storage and search cost. Inputs are prefixed with task tags such as search_query, search_document, classification or clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool and L2-normalize the token outputs.

Цене

Тренутно недоступно. За овај модел тренутно нема цене, па се не може покренути.

API

Позови Nomic Embed Text v1.5 са твојим Railwail API кључем. Користи овај ID модела у захтеву:

nomic-embed-text-v1-5Погледај API документацију Узми API кључ

Тренутно недоступно

Модел нема верификовану цену или је деактивиран; API позиви су одбијени.

Спецификације

ID модела: nomic-embed-text-v1-5
Програмер: Community
Категорија: Embeddings
Унос: Текст
Излаз: Вектор
Контекстни прозор: 8.192 токена
Унос у каталог ажуриран: 23. септембар 2026.

Параметри уноса

Уноси и подешавања из шеме уноса модела. Пример у API одељку показује које од њих API прихвата.

ПараметарТипПодразумеваноДозвољене вредности

inputsобавезно
Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Тип: Текст
Подразумевано: –
Дозвољене вредности: до 8.000 карактера

Ознаке

embedding
retrieval
rag
huggingface
nomic
matryoshka
long-context
open-weights

Области примене

Водичи у вези

Embedding Models for Search & Science

Сви модели: Embeddings

Често постављана питања

Шта је Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 је модел од Community у категорији Embeddings. Наведен је на Railwail-у, али се тренутно не може покренути.

Колико кошта Nomic Embed Text v1.5 на Railwail-у?

Nomic Embed Text v1.5 се тренутно не може покренути на Railwail-у, па нема тренутне цене. Доступне алтернативе са ценама су наведене даље на овој страници.

Колики је контекстни прозор од Nomic Embed Text v1.5?

Контекстни прозор од Nomic Embed Text v1.5 садржи 8.192 токена.

Колико је брз Nomic Embed Text v1.5?

За Nomic Embed Text v1.5 на Railwail-у још нема довољно измерених покретања да би се наводило време извршавања. Зависи од уноса, поставки и оптерећења код пружаоца услуге.

Да ли је Nomic Embed Text v1.5 бољи од OpenAI text-embedding-3-large?

То зависи од задатка. Nomic Embed Text v1.5 (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) су оба модела у категорији Embeddings. Страница за поређење приказује њихове цене и спецификације упоредо.

Упоредите Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Могу ли да користим Nomic Embed Text v1.5 управо сада?

Тренутно недоступно. Страница остаје активна; доступне алтернативе из исте категорије су наведене даље.

Сви модели преко једног API-ја

Један API кључ за сваки модел на Railwail. Употреба се наплаћује из унапред припремљених кредита, 1 кредит = 0,01 US$.

Узми API кључ Прегледај све моделе