Multilingual E5 Large

EmbeddingsMevcut Değil

Community tarafındanmultilingual-e5-large

Microsoft E5 multilingual embedding model with 560M parameters, initialized from XLM-RoBERTa-large and trained with weakly supervised contrastive learning. Covers around 100 languages and returns 1024-dim vectors. It expects query: and passage: prefixes on inputs and is a popular open model for multilingual semantic search.

Alternatifleri Gör Karşılaştır

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

Multilingual E5 Large 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
Multilingual E5 Large 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
Multilingual E5 Large ve OpenAI text-embedding-3-small karşılaştır

Playground

Multilingual E5 Large'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, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention

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.

Multilingual E5 Large Hakkında

Özet23 Eylül 2026 itibariyle

Multilingual E5 Large, Community tarafından Embeddings kategorisinde geliştirilen bir modeldir. Multilingual E5 Large şu anda Railwail üzerinde kullanılamıyor. Kontekst penceresi 512 token içerir.

multilingual-e5-large from Microsoft Research is built on XLM-RoBERTa-large and trained with a contrastive objective over large weakly supervised text-pair data followed by supervised fine-tuning. It covers roughly 100 languages and outputs 1024-dim embeddings with a 512-token limit. The E5 convention requires prefixing inputs with query: for search queries and passage: for documents, which the model relies on to separate the two roles. It is a strong, widely adopted open baseline for multilingual retrieval and clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to get the sentence embedding.

Fiyatlandırma

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

API

Multilingual E5 Large öğesini Railwail API anahtarınızla çağırın. İstekte bu model kimliğini kullanın:

multilingual-e5-largeAPI Belgeleri API Anahtarı Al

Şu anda kullanılamıyor

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

Özellikler

Model Kimliği: multilingual-e5-large
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, prefixed with 'query: ' or 'passage: ' per the E5 convention
Tür: Metin
Varsayılan: –
İzin verilen değerler: en fazla 4.000 karakter

Etiketler

embedding
retrieval
rag
huggingface
e5
intfloat
microsoft
multilingual
open-weights

Kullanım Alanları

İlgili Kılavuzlar

Embedding Models for Search & Science

Embeddings Kategorisindeki Tüm Modeller

Sık Sorulan Sorular

Multilingual E5 Large nedir?

Multilingual E5 Large, Community tarafından Embeddings kategorisinde oluşturulan bir modeldir. Railwail'de listelenmiştir ancak şu anda çalıştırılamaz.

Multilingual E5 Large Railwail'de ne kadar maliyetlidir?

Multilingual E5 Large şu anda Railwail'de çalıştırılamaz, bu nedenle mevcut bir fiyat yoktur. Fiyatları olan mevcut alternatifler bu sayfanın aşağısında listelenmiştir.

Multilingual E5 Large'nin kontekst penceresi ne kadardır?

Multilingual E5 Large'nin kontekst penceresi 512 token içerir.

Multilingual E5 Large ne kadar hızlıdır?

Railwail'de Multilingual E5 Large için henüz çalıştırma süresi belirtmek için yeterli ölçülen çalıştırma yoktur. Bu, giriş, ayarlar ve sağlayıcıdaki yüke bağlıdır.

Multilingual E5 Large, OpenAI text-embedding-3-large'dan daha iyi midir?

Bu göreve bağlıdır. Multilingual E5 Large (Community) ve OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) her ikisi de Embeddings kategorisinde modellerdir. Karşılaştırma sayfası fiyatlarını ve özelliklerini yan yana gösterir.

Multilingual E5 Large ve OpenAI text-embedding-3-large'ı karşılaştır

Multilingual E5 Large'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