BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

EmbeddingsНедоступно

от Communitybiobert-base-cased-v1-2

DMIS-Lab (Korea University) BERT-base initialized from English BERT and further pretrained on PubMed abstracts. Used as a feature extractor it yields 768-dim contextual embeddings tuned for biomedical text mining tasks such as NER, relation extraction and biomedical question answering.

Посмотреть альтернативы Сравнить

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

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) 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 BioBERT v1.2 (Biomedical 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 $/1M вход
Сравнить BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

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

Text

0 / 4 000

Biomedical 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 BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) — это модель от Community в категории Embeddings. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 512 токенов.

BioBERT continues pretraining of the cased English BERT-base model on large biomedical corpora (PubMed abstracts), keeping the original vocabulary so it stays compatible with general-domain BERT while gaining biomedical knowledge. Version 1.2 is the cased release maintained by DMIS-Lab. It was one of the first domain-adapted BERTs and remains a standard baseline for biomedical NLP. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline, returning token-level hidden states; pool them for sentence or document embeddings.

Цены

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

API

Вызовите BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

biobert-base-cased-v1-2Документация API Получить API-ключ

Временно недоступно

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

Спецификации

ID модели: biobert-base-cased-v1-2
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
Biomedical 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 BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) на Railwail?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какой размер контекстного окна у BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

Контекстное окно BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) содержит 512 токенов.

Насколько быстра BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings), чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.