BGE Large EN v1.5

EmbeddingsMevcut Değil

Community tarafındanbge-large-en-v1-5

BAAI (Beijing Academy of AI) open-weight English embedding model with 335M parameters. Returns 1024-dim vectors and was a top MTEB English retrieval model on release. The v1.5 update improved similarity distribution so it works well without a query instruction prefix for symmetric tasks. A widely used open alternative to hosted embeddings.

Alternatifleri Gör Karşılaştır

Durum: Mevcut Değil
Bağlam: 512 token
Giriş → Çıkış: Metin → Vektör
Geliştirici: Community
Güncellendi: 23 Eylül 2026

BGE Large EN v1.5 şu anda kullanılamıyor

Bu sayfadaki ayrıntıları yine de okuyabilirsiniz. Hemen karşılaştırılabilir bir modeli çalıştırmak için aşağıdaki mevcut alternatiflerden birini seçin.

Alternatiflere Git

Karşılaştırılabilir modeller

Bu kategorideki tümü

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 giriş
BGE Large EN v1.5 ve OpenAI text-embedding-3-large karşılaştır
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 giriş
BGE Large EN v1.5 ve OpenAI text-embedding-3-small karşılaştır

Playground

BGE Large EN v1.5'ı deneyin

Giriş & Sonuç

Şu anda kullanılamıyor

Şu anda kullanılamıyor.

Oyun alanı devre dışıdır. Aynı kategoride karşılaştırılabilir modeller bulabilirsiniz: Alternatifleri görüntüle

Text

0 / 4.000

Text to embed

Şununla karşılaştır (isteğe bağlı)

Modeli iki kez çalıştırır (iki kez faturalandırılır).

⌘/Ctrl + Enter

Sonuç

Vektör burada görünür.

Bu çalıştırma

Fiyat yok – şu anda kullanılamıyor.

Yeni misiniz?

Google ile kaydolduğunuzda 10 ücretsiz kredi ($0,10)

Kaydolduktan 24 saat sonra kullanılabilir, günde 5 çalıştırmaya kadar ve çalıştırma başına en fazla 2 kredi. Diğer oturum açma yöntemleri kredi olmadan başlar.

BGE Large EN v1.5 Hakkında

Özet23 Eylül 2026 itibariyle

BGE Large EN v1.5, Community tarafından Embeddings kategorisinde geliştirilen bir modeldir. BGE Large EN v1.5 şu anda Railwail üzerinde kullanılamıyor. Kontekst penceresi 512 token içerir.

bge-large-en-v1.5 from the Beijing Academy of Artificial Intelligence is a BERT-large-based English embedding model producing 1024-dim vectors with a 512-token limit. The v1.5 release recalibrated the cosine-similarity distribution so scores spread more usefully across the range, and it no longer strictly requires the retrieval instruction prefix for symmetric similarity. It ranked at the top of the MTEB English leaderboard when released and remains a common open-weight default for RAG and semantic search. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline; for asymmetric retrieval prepend the recommended query instruction to questions.

Fiyatlandırma

Şu anda kullanılamıyor. Bu modelin şu anda bir fiyatı yok, bu nedenle çalıştırılamıyor.

API

BGE Large EN v1.5 öğesini Railwail API anahtarınızla çağırın. İstekte bu model kimliğini kullanın:

bge-large-en-v1-5API Belgeleri API Anahtarı Al

Şu anda kullanılamıyor

Modelin doğrulanmış bir fiyatı yok veya devre dışı bırakılmıştır; API çağrıları reddedilir.

Özellikler

Model Kimliği: bge-large-en-v1-5
Geliştirici: Community
Kategori: Embeddings
Giriş: Metin
Çıkış: Vektör
Bağlam penceresi: 512 token
Katalog girişi güncellendi: 23 Eylül 2026

Giriş Parametreleri

Modelin giriş şemasından giriş ve ayarlar. API bölümündeki örnek, API'nin hangilerini kabul ettiğini gösterir.

ParametreTürVarsayılanİzin verilen değerler

inputsgerekli
Text to embed
Tür: Metin
Varsayılan: –
İzin verilen değerler: en fazla 4.000 karakter

Etiketler

embedding
retrieval
rag
huggingface
bge
baai
open-weights
english
mteb

Kullanım Alanları

İlgili Kılavuzlar

Embedding Models for Search & Science

Embeddings Kategorisindeki Tüm Modeller

Sık Sorulan Sorular

BGE Large EN v1.5 nedir?

BGE Large EN v1.5, Community tarafından Embeddings kategorisinde oluşturulan bir modeldir. Railwail'de listelenmiştir ancak şu anda çalıştırılamaz.

BGE Large EN v1.5 Railwail'de ne kadar maliyetlidir?

BGE Large EN v1.5 şu anda Railwail'de çalıştırılamaz, bu nedenle mevcut bir fiyat yoktur. Fiyatları olan mevcut alternatifler bu sayfanın aşağısında listelenmiştir.

BGE Large EN v1.5'nin kontekst penceresi ne kadardır?

BGE Large EN v1.5'nin kontekst penceresi 512 token içerir.

BGE Large EN v1.5 ne kadar hızlıdır?

Railwail'de BGE Large EN v1.5 için henüz çalıştırma süresi belirtmek için yeterli ölçülen çalıştırma yoktur. Bu, giriş, ayarlar ve sağlayıcıdaki yüke bağlıdır.

BGE Large EN v1.5, OpenAI text-embedding-3-large'dan daha iyi midir?

Bu göreve bağlıdır. BGE Large EN v1.5 (Community) ve OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) her ikisi de Embeddings kategorisinde modellerdir. Karşılaştırma sayfası fiyatlarını ve özelliklerini yan yana gösterir.

BGE Large EN v1.5 ve OpenAI text-embedding-3-large'ı karşılaştır

BGE Large EN v1.5'yi şu anda kullanabilir miyim?

Şu anda kullanılamıyor. Sayfa çevrimiçi kalır; aynı kategoriden mevcut alternatifler aşağıda listelenmiştir.

Tüm Modeller Tek Bir API Aracılığıyla

Railwail'deki her model için bir API anahtarı. Kullanım, ön ödemeli kredilerden tahsil edilir, 1 kredi = $0,01.

API Anahtarı Al Tüm Modelleri Görüntüle