BGE Large EN v1.5

EmbeddingsНедоступно

от Communitybge-large-en-v1-5

BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

Посмотреть альтернативы Сравнить

Статус: Недоступно
Контекст: 512 токенов
Вход → выход: Текст → Вектор
Разработчик: Community
Обновлено: 23 сентября 2026 г.

BGE Large EN v1.5 сейчас недоступна

Вы можете прочитать подробности на этой странице. Выберите одну из доступных альтернатив ниже, чтобы сразу запустить сравнимую модель.

К альтернативам

Сравнимые модели

Все в этой категории

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 $/1M вход
Сравнить BGE Large EN 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 $/1M вход
Сравнить BGE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать BGE Large EN v1.5

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

Playground отключен. Сравнимые модели найдёте в той же категории: Посмотреть альтернативы

Text

0 / 4 000

Text to embed

Сравнить с (опционально)

Запускает модель дважды (счёт выставляется дважды).

⌘/Ctrl + Enter

Результат

Вектор появится здесь.

Этот запуск

Нет цены – сейчас недоступно.

Впервые здесь?

10 бесплатных кредитов (0,10 $) при регистрации через Google

Доступно 24 часов после регистрации, до 5 запусков в день и максимум 2 кредитов за запуск. Другие способы входа начинают без кредитов.

О BGE Large EN v1.5

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

BGE Large EN v1.5 — это модель от Community в категории Embeddings. BGE Large EN v1.5 сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 512 токенов.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Цены

Недоступно. На данный момент для этой модели нет цены, поэтому её нельзя запустить.

API

Вызовите BGE Large EN v1.5 с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

bge-large-en-v1-5Документация API Получить API-ключ

Временно недоступно

Модель не имеет проверенную цену или деактивирована; вызовы API отклоняются.

Спецификации

ID модели: bge-large-en-v1-5
Разработчик: Community
Категория: Embeddings
Входные данные: Текст
Выходные данные: Вектор
Контекстное окно: 512 токенов
Запись в каталоге обновлена: 23 сентября 2026 г.

Входные параметры

Входные данные и параметры из схемы входных данных модели. Пример в разделе API показывает, какие из них принимает API.

ПараметрТипПо умолчаниюДопустимые значения

inputsобязательно
Text to embed
Тип: Текст
По умолчанию: –
Допустимые значения: до 4 000 символов

Применение

Связанные руководства

Embedding Models for Search & Science

Все модели: Embeddings

Часто задаваемые вопросы

Что такое BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит BGE Large EN v1.5 на Railwail?

BGE Large EN v1.5 сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какой размер контекстного окна у BGE Large EN v1.5?

Контекстное окно BGE Large EN v1.5 содержит 512 токенов.

Насколько быстра BGE Large EN v1.5?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков BGE Large EN v1.5, чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.

BGE Large EN v1.5 лучше, чем OpenAI text-embedding-3-large?

Это зависит от задачи. BGE Large EN v1.5 (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) — обе модели в категории Embeddings. На странице сравнения показаны их цены и характеристики рядом.

Сравнить BGE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Могу ли я использовать BGE Large EN v1.5 прямо сейчас?

Недоступно. Страница остаётся в сети; доступные альтернативы из той же категории указаны ниже.

Все модели через один API

Один API-ключ для всех моделей на Railwail. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов, 1 кредит = 0,01 $.

Получить API-ключ Посмотреть все модели