GTE Large EN v1.5

VdelaveNi razpoložljivo

od 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.

Poglej alternative Primerjaj

Stanje: Ni razpoložljivo
Kontekst: 8192 žetonov
Vhod → Izhod: Besedilo → Vektor
Razvijalec: Community
Posodobljeno: 23. september 2026

GTE Large EN v1.5 trenutno ni na voljo

Podrobnosti na tej strani si lahko še vedno prebereš. Z eno od razpoložljivih alternativ spodaj lahko takoj zaženeš primerljiv model.

Na alternative

Primerljivi modeli

Vsi v tej kategoriji

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 vhod
Primerjaj GTE Large EN v1.5 in 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 vhod
Primerjaj GTE Large EN v1.5 in OpenAI text-embedding-3-small

Igrišče

Preizkusi GTE Large EN v1.5

Vnos in rezultat

Trenutno ni razpoložljivo

Trenutno ni na voljo.

Igrišče je onemogočeno. Primerljive modele najdeš v isti kategoriji: Oglejte si alternative

Text

0 / 8000

Text to embed (up to 8192 tokens)

Primerjaj z (izbirno)

Zažene model dvakrat (obračunano dvakrat).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vektor se pojavi tukaj.

Ta zagon

Brez cene – trenutno ni na voljo.

Novo tukaj?

10 brezplačnih kreditov (0,10 $) ob prijavi z Googlom

Uporabno 24 ur po prijavi, do 5 zaganom na dan in največ 2 kreditov na zagon. Druge metode prijave se začnejo brez kreditov.

O GTE Large EN v1.5

PovzetekOd 23. september 2026

GTE Large EN v1.5 je model razvijalca Community iz kategorije Vdelave. GTE Large EN v1.5 trenutno ni dostopen na Railwail. Kontekstno okno vsebuje 8192 žetonov.

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.

Cene

Trenutno ni na voljo. Za ta model trenutno ni cene, zato ga ni mogoče zagnati.

API

Pokličite GTE Large EN v1.5 s svojim Railwail API ključem. V zahtevku uporabite to ID modela:

gte-large-en-v1-5Dokumentacija API Pridobite API ključ

Trenutno ni dostopno

Model nima preverljive cene ali je deaktiviran; klici API so zavrnjeni.

Specifikacije

ID modela: gte-large-en-v1-5
Razvijalec: Community
Kategorija: Vdelave
Vhod: Besedilo
Izhod: Vektor
Kontekstno okno: 8192 žetonov
Kataložni vnos posodobljen: 23. september 2026

Vhodne parametre

Vhodi in nastavitve iz vhodne sheme modela. Primer v razdelku API prikazuje, katere od njih API sprejema.

ParameterTipPrivzetoDovoljene vrednosti

inputsObvezno
Text to embed (up to 8192 tokens)
Tip: Besedilo
Privzeto: –
Dovoljene vrednosti: Do 8000 znakov

Oznake

embedding
retrieval
rag
huggingface
gte
alibaba
long-context
open-weights
mteb

Primeri uporabe

Povezani vodniki

Embedding Models for Search & Science

Vsi modeli v Vdelave

Pogosta vprašanja

Kaj je GTE Large EN v1.5?

GTE Large EN v1.5 je model podjetja Community iz kategorije Vdelave. Naveden je na Railwailu, vendar ga trenutno ni mogoče zagnati.

Koliko stane GTE Large EN v1.5 na Railwailu?

GTE Large EN v1.5 se trenutno ne more zagnati na Railwailu, zato ni trenutne cene. Razpoložljive alternative s cenami so navedene spodaj na tej strani.

Kako veliko je kontekstno okno GTE Large EN v1.5?

Kontekstno okno GTE Large EN v1.5 vsebuje 8192 žetonov.

Kako hiter je GTE Large EN v1.5?

Za GTE Large EN v1.5 je na Railwailu še premalo izmerjenih zagonov, da bi navedli čas izvajanja. Odvisno je od vnosa, nastavitev in obremenitve pri ponudniku.

Je GTE Large EN v1.5 boljši od OpenAI text-embedding-3-large?

To je odvisno od naloge. GTE Large EN v1.5 (Community) in OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sta oba modela iz kategorije Vdelave. Stran za primerjavo prikazuje njune cene in specifikacije drug ob drugem.

Primerjaj GTE Large EN v1.5 in OpenAI text-embedding-3-large

Ali lahko GTE Large EN v1.5 uporabljam zdaj?

Trenutno ni na voljo. Stran ostane na spletu; razpoložljive alternative iz iste kategorije so navedene spodaj.

Vsi modeli prek ene API

En API ključ za vsak model na Railwail. Uporaba se obračuna iz vnaprej plačanih kreditov, 1 kredit = 0,01 $.

Pridobite API ključ Oglejte si vse modele