BGE Large EN v1.5

EmbeddingsНедоступно
від CommunityID моделі: bge-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.

Статус
Недоступно
Контекст
512 токенів
Вхід → вихід
Текст → Вектор
Розробник
Community
Оновлено
23 вересня 2026 р.

BGE Large EN v1.5 наразі недоступна

Ви можете прочитати деталі на цій сторінці. Виберіть одну з доступних альтернатив нижче, щоб одразу запустити порівняну модель.

До альтернатив
01

Порівнювані моделі

Усі в цій категорії
02

Playground

Спробувати BGE Large EN v1.5

Введення та результат

Наразі недоступна

Наразі недоступно.

Playground вимкнено. Порівняльні моделі ви знайдете в тій же категорії: Переглянути альтернативи

Спробувати BGE Large EN v1.5

0 / 4 000

Text to embed

Запускає модель двічі (виставляється рахунок двічі).

Результат
Вектор з'явиться тут.

Цей запуск

Без ціни – наразі недоступно.

Новенький?

10 безплатних кредитів (0,10 USD) при реєстрації через Google

Доступно 24 годин після реєстрації, до 5 запусків на день і максимум 2 кредитів за запуск. Інші способи входу стартують без кредитів.

03

Про BGE Large EN v1.5

КороткоСтаном на 23 вересня 2026 р.

BGE Large EN v1.5 — це модель від Community у категорії Embeddings. На Railwail BGE Large EN v1.5 наразі недоступна. Контекстне вікно містить 512 токенів.

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.
04

Ціни

Наразі недоступно. Наразі для цієї моделі немає ціни, тому її не можна запустити.

05

API

Викличте BGE Large EN v1.5 за допомогою вашого API-ключа Railwail. Використовуйте цей ID моделі в запиті:

Наразі недоступно

Модель не має перевіреної ціни або деактивована; виклики API відхиляються.

06

Характеристики

ID моделі
bge-large-en-v1-5
Розробник
Community
Категорія
Embeddings
Вхідні дані
Текст
Вихідні дані
Вектор
Контекстне вікно
512 токенів
Запис у каталозі оновлено
23 вересня 2026 р.

Вхідні параметри

Вхідні дані та налаштування зі схеми вхідних даних моделі. Приклад у розділі API показує, які з них приймає API.

  • inputsобов'язково

    Text to embed

    Тип: Текст
    За замовчуванням: –
    Допустимі значення: до 4 000 символів

Теги

  • embedding
  • retrieval
  • rag
  • huggingface
  • bge
  • baai
  • open-weights
  • english
  • mteb
07

Варіанти використання

08

Часті питання

Що таке BGE Large EN v1.5?

BGE Large EN v1.5 — це модель від Community у категорії Embeddings. Вона внесена до каталогу Railwail, але наразі не може бути запущена.

Скільки коштує BGE Large EN v1.5 на Railwail?

BGE Large EN v1.5 наразі не можна запустити на Railwail, тому поточної ціни немає. Доступні альтернативи з цінами наведені далі на цій сторінці.

Яке контекстне вікно у BGE Large EN v1.5?

Контекстне вікно BGE Large EN v1.5 містить 512 токенів.

Наскільки швидкий BGE Large EN v1.5?

На Railwail поки що недостатньо виміряних запусків BGE Large EN v1.5, щоб вказати час виконання. Це залежить від введення, налаштувань та навантаження у постачальника.

Чи BGE Large EN v1.5 краще за OpenAI text-embedding-3-large?

Це залежить від завдання. BGE Large EN v1.5 (Community) і OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) — обидві моделі в категорії Embeddings. На сторінці порівняння показані їхні ціни та специфікації поруч.

Порівняти BGE Large EN v1.5 і OpenAI text-embedding-3-large

Чи можу я використовувати BGE Large EN v1.5 прямо зараз?

Наразі недоступно. Сторінка залишається в мережі; доступні альтернативи з тієї ж категорії наведені далі.

Усі моделі через один API

Один API-ключ для всіх моделей на Railwail. Використання оплачується з попередньо поповнених кредитів, 1 кредит = 0,01 USD.