GTE Large EN v1.5

EmbeddingsНедоступно

от Communitygte-large-en-v1-5

Alibaba (Tongyi Lab) general text embedding model. The v1.5 release extends the context to 8192 tokens and returns 1024-dim vectors, scoring competitively on MTEB while handling much longer inputs than typical 512-token encoders. A practical open model when documents exceed the usual short-context limit.

Посмотреть альтернативы Сравнить

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

GTE 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 GTE 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 GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать GTE Large EN v1.5

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 (up to 8192 tokens)

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 GTE Large EN v1.5

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

GTE Large EN v1.5 — это модель от Community в категории Embeddings. GTE Large EN v1.5 сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 8 192 токенов.

gte-large-en-v1.5 from Alibaba's Institute for Intelligent Computing (Tongyi Lab) is a general text embedding model whose v1.5 update pushes the supported context to 8192 tokens, well beyond the 512-token ceiling of most BERT-based encoders. It outputs 1024-dim embeddings and posts competitive MTEB English scores, making it useful for long-passage retrieval and RAG over bigger chunks without aggressive splitting. It loads with trust_remote_code on Hugging Face and is served via the feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs for the sentence vector.

Цены

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

API

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

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

Временно недоступно

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

Спецификации

ID модели: gte-large-en-v1-5
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 (up to 8192 tokens)
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 GTE Large EN v1.5?

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

Сколько стоит GTE Large EN v1.5 на Railwail?

GTE 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 GTE Large EN v1.5?

Контекстное окно GTE Large EN v1.5 содержит 8 192 токенов.

Насколько быстра GTE Large EN v1.5?

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

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

Это зависит от задачи. GTE 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 GTE Large EN v1.5 и OpenAI text-embedding-3-large

Могу ли я использовать GTE 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