SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

EmbeddingsНедоступно

од Communityspecter-scientific-paper-embeddings

AllenAI document-level embedding model for scientific papers. Built on SciBERT and trained on the citation graph so that papers citing each other land close together. Feed it a title plus abstract and it returns one 768-dim vector per paper, useful for recommendation, clustering and citation-based retrieval.

Погледај алтернативе Упореди

Статус: Недоступно
Контекст: 512 токена
Унос → излаз: Текст → Вектор
Програмер: Community
Ажурирано: 23. септембар 2026.

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

Плејграунд

Пробајте SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

Унос и резултат

Тренутно недоступно

Тренутно недоступно.

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

Text

0 / 4.000

Paper title and abstract (or any scientific text) to embed

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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

УкраткоСтање: 23. септембар 2026.

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) је модел од Community из категорије Embeddings. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) тренутно није доступан на Railwail-у. Контекстни прозор садржи 512 токена.

SPECTER from the Allen Institute for AI produces a single embedding per scientific document instead of per-token vectors. It was pretrained on a triplet objective over the Semantic Scholar citation graph, so the distance between two paper embeddings reflects topical and citation relatedness rather than just lexical overlap. The standard input is the paper title and abstract joined together. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; take the [CLS] token vector (768 dims) as the document embedding.

Цене

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

API

Позови SPECTER (Scientific Paper Embeddings) са твојим Railwail API кључем. Користи овај ID модела у захтеву:

specter-scientific-paper-embeddingsПогледај API документацију Узми API кључ

Тренутно недоступно

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

Спецификације

ID модела: specter-scientific-paper-embeddings
Програмер: Community
Категорија: Embeddings
Унос: Текст
Излаз: Вектор
Контекстни прозор: 512 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
Paper title and abstract (or any scientific text) to embed
Тип: Текст
Подразумевано: –
Дозвољене вредности: до 4.000 карактера

Ознаке

science
embedding
research
huggingface
specter
allenai
scientific-papers
citation

Области примене

Водичи у вези

Embedding Models for Search & Science

Сви модели: Embeddings

Често постављана питања

Шта је SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) је модел од Community у категорији Embeddings. Наведен је на Railwail-у, али се тренутно не може покренути.

Колико кошта SPECTER (Scientific Paper Embeddings) на Railwail-у?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Контекстни прозор од SPECTER (Scientific Paper Embeddings) садржи 512 токена.

Колико је брз SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

За SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) бољи од OpenAI text-embedding-3-large?

То зависи од задатка. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) су оба модела у категорији Embeddings. Страница за поређење приказује њихове цене и спецификације упоредо.

Упоредите SPECTER (Scientific Paper Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-large

Могу ли да користим SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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