SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

VdelaveNi razpoložljivo

od 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.

Poglej alternative Primerjaj

Stanje: Ni razpoložljivo
Kontekst: 512 žetonov
Vhod → Izhod: Besedilo → Vektor
Razvijalec: Community
Posodobljeno: 23. september 2026

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

Igrišče

Preizkusi SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

Vnos in rezultat

Trenutno ni razpoložljivo

Trenutno ni na voljo.

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

Text

0 / 4000

Paper title and abstract (or any scientific text) to embed

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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)

PovzetekOd 23. september 2026

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je model razvijalca Community iz kategorije Vdelave. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) trenutno ni dostopen na Railwail. Kontekstno okno vsebuje 512 žetonov.

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.

Cene

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

API

Pokličite SPECTER (Scientific Paper Embeddings) s svojim Railwail API ključem. V zahtevku uporabite to ID modela:

specter-scientific-paper-embeddingsDokumentacija API Pridobite API ključ

Trenutno ni dostopno

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

Specifikacije

ID modela: specter-scientific-paper-embeddings
Razvijalec: Community
Kategorija: Vdelave
Vhod: Besedilo
Izhod: Vektor
Kontekstno okno: 512 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
Paper title and abstract (or any scientific text) to embed
Tip: Besedilo
Privzeto: –
Dovoljene vrednosti: Do 4000 znakov

Oznake

science
embedding
research
huggingface
specter
allenai
scientific-papers
citation

Primeri uporabe

Povezani vodniki

Embedding Models for Search & Science

Vsi modeli v Vdelave

Pogosta vprašanja

Kaj je SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je model podjetja Community iz kategorije Vdelave. Naveden je na Railwailu, vendar ga trenutno ni mogoče zagnati.

Koliko stane SPECTER (Scientific Paper Embeddings) na Railwailu?

SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Kontekstno okno SPECTER (Scientific Paper Embeddings) vsebuje 512 žetonov.

Kako hiter je SPECTER (Scientific Paper Embeddings)?

Za SPECTER (Scientific Paper Embeddings) je na Railwailu še premalo izmerjenih zagonov, da bi navedli čas izvajanja. Odvisno je od vnosa, nastavitev in obremenitve pri ponudniku.

Je SPECTER (Scientific Paper Embeddings) boljši od OpenAI text-embedding-3-large?

To je odvisno od naloge. SPECTER (Scientific Paper Embeddings) (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 SPECTER (Scientific Paper Embeddings) in OpenAI text-embedding-3-large

Ali lahko SPECTER (Scientific Paper Embeddings) 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