Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsНедоступно

от Communitynomic-embed-text-v1-5

Nomic AI open embedding model with a fully reproducible training pipeline (open weights, data and code). Supports an 8192-token context and Matryoshka representation learning, so you can truncate the 768-dim output down to 64 dims with graceful quality loss. Uses task prefixes like search_query and search_document.

Посмотреть альтернативы Сравнить

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

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать Nomic Embed Text 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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

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 Nomic Embed Text v1.5

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

Nomic Embed Text v1.5 — это модель от Community в категории Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 8 192 токенов.

nomic-embed-text-v1.5 from Nomic AI is a long-context English embedding model released with open weights, open training data and open code for full reproducibility. It handles inputs up to 8192 tokens and was trained with Matryoshka representation learning, which means the 768-dim output can be truncated to smaller sizes (down to 64 dims) while keeping most of its retrieval quality, useful for cutting storage and search cost. Inputs are prefixed with task tags such as search_query, search_document, classification or clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool and L2-normalize the token outputs.

Цены

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

API

Вызовите Nomic Embed Text v1.5 с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

nomic-embed-text-v1-5Документация API Получить API-ключ

Временно недоступно

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

Спецификации

ID модели: nomic-embed-text-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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
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 Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит Nomic Embed Text v1.5 на Railwail?

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5?

Контекстное окно Nomic Embed Text v1.5 содержит 8 192 токенов.

Насколько быстра Nomic Embed Text v1.5?

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