SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

EmbeddingsНедоступно

от Communityspecter-scientific-paper-embeddings

AllenAI document-level embedding model for scientific papers. Built on SciBERT and trained on the citation graph so that papers citing each other land close together. Feed it a title plus abstract and it returns one 768-dim vector per paper, useful for recommendation, clustering and citation-based retrieval.

Посмотреть альтернативы Сравнить

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

SPECTER (Scientific Paper 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 SPECTER (Scientific Paper 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

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

Text

0 / 4 000

Paper title and abstract (or any scientific 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) — это модель от Community в категории Embeddings. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 512 токенов.

SPECTER from the Allen Institute for AI produces a single embedding per scientific document instead of per-token vectors. It was pretrained on a triplet objective over the Semantic Scholar citation graph, so the distance between two paper embeddings reflects topical and citation relatedness rather than just lexical overlap. The standard input is the paper title and abstract joined together. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; take the [CLS] token vector (768 dims) as the document embedding.

Цены

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

API

Вызовите SPECTER (Scientific Paper Embeddings) с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

specter-scientific-paper-embeddingsДокументация API Получить API-ключ

Временно недоступно

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

Спецификации

ID модели: specter-scientific-paper-embeddings
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
Paper title and abstract (or any scientific 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит SPECTER (Scientific Paper Embeddings) на Railwail?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какой размер контекстного окна у SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Контекстное окно SPECTER (Scientific Paper Embeddings) содержит 512 токенов.

Насколько быстра SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков SPECTER (Scientific Paper Embeddings), чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.