BGE-M3 (Multilingual)

EmbeddingsНедоступно

от Communitybge-m3-multilingual

BAAI multilingual embedding model covering 100+ languages with an 8192-token context. M3 stands for its multi-functionality (dense, sparse and ColBERT-style multi-vector retrieval), multilinguality and multi-granularity over long documents. Returns 1024-dim dense vectors and is a strong open choice for cross-lingual and long-text retrieval.

Посмотреть альтернативы Сравнить

Статус: Недоступно
Контекст: 8 192 токенов
Вход → выход: Текст → Вектор
Разработчик: Community
Обновлено: 23 сентября 2026 г.

BGE-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual) 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-M3 (Multilingual) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать BGE-M3 (Multilingual)

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

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

Text

0 / 8 000

Text to embed (any of 100+ languages, up to long documents)

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-M3 (Multilingual)

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

BGE-M3 (Multilingual) — это модель от Community в категории Embeddings. BGE-M3 (Multilingual) сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 8 192 токенов.

bge-m3 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a single model that supports three retrieval modes at once: dense embeddings, sparse lexical weights and ColBERT-style multi-vector matching. It handles more than 100 languages and inputs up to 8192 tokens, which makes it suitable for long-document and cross-lingual retrieval where shorter English-only models fall short. The dense output is 1024-dim. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline you get the dense embedding, which mean-pools or uses the [CLS] vector depending on configuration; it is widely used as an open multilingual retrieval backbone.

Цены

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

API

Вызовите BGE-M3 (Multilingual) с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

bge-m3-multilingualДокументация API Получить API-ключ

Временно недоступно

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

Спецификации

ID модели: bge-m3-multilingual
Разработчик: Community
Категория: Embeddings
Входные данные: Текст
Выходные данные: Вектор
Контекстное окно: 8 192 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 (any of 100+ languages, up to long documents)
Тип: Текст
По умолчанию: –
Допустимые значения: до 8 000 символов

Применение

Связанные руководства

Embedding Models for Search & Science

Все модели: Embeddings

Часто задаваемые вопросы

Что такое BGE-M3 (Multilingual)?

BGE-M3 (Multilingual) — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит BGE-M3 (Multilingual) на Railwail?

BGE-M3 (Multilingual) сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какой размер контекстного окна у BGE-M3 (Multilingual)?

Контекстное окно BGE-M3 (Multilingual) содержит 8 192 токенов.

Насколько быстра BGE-M3 (Multilingual)?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков BGE-M3 (Multilingual), чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.