Nomic Embed Text v1.5

VdelaveNi razpoložljivo

od 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.

Poglej alternative Primerjaj

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

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

Igrišče

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

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 Nomic Embed Text v1.5

PovzetekOd 23. september 2026

Nomic Embed Text v1.5 je model razvijalca Community iz kategorije Vdelave. Nomic Embed Text v1.5 trenutno ni dostopen na Railwail. Kontekstno okno vsebuje 8192 žetonov.

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.

Cene

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

API

Pokličite Nomic Embed Text v1.5 s svojim Railwail API ključem. V zahtevku uporabite to ID modela:

nomic-embed-text-v1-5Dokumentacija API Pridobite API ključ

Trenutno ni dostopno

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

Specifikacije

ID modela: nomic-embed-text-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, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Tip: Besedilo
Privzeto: –
Dovoljene vrednosti: Do 8000 znakov

Oznake

embedding
retrieval
rag
huggingface
nomic
matryoshka
long-context
open-weights

Primeri uporabe

Povezani vodniki

Embedding Models for Search & Science

Vsi modeli v Vdelave

Pogosta vprašanja

Kaj je Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 je model podjetja Community iz kategorije Vdelave. Naveden je na Railwailu, vendar ga trenutno ni mogoče zagnati.

Koliko stane Nomic Embed Text v1.5 na Railwailu?

Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5?

Kontekstno okno Nomic Embed Text v1.5 vsebuje 8192 žetonov.

Kako hiter je Nomic Embed Text v1.5?

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

Je Nomic Embed Text v1.5 boljši od OpenAI text-embedding-3-large?

To je odvisno od naloge. Nomic Embed Text 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 Nomic Embed Text v1.5 in OpenAI text-embedding-3-large

Ali lahko Nomic Embed Text 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