BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsНедоступно

від Microsoftbiomedbert-base-uncased-abstract

Microsoft BiomedBERT (formerly PubMedBERT) pretrained from scratch on PubMed abstracts with a domain-specific vocabulary, rather than adapting a general model. As a feature extractor it gives 768-dim biomedical embeddings and set the original state of the art on the BLURB biomedical NLP benchmark.

Переглянути альтернативи Порівняти

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

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) наразі недоступна

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

До альтернатив

Порівнювані моделі

Усі в цій категорії

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 USD/1M вх
Порівняти BiomedBERT (PubMedBERT abstract) та 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 USD/1M вх
Порівняти BiomedBERT (PubMedBERT abstract) та OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Спробувати BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Введення та результат

Наразі недоступна

Наразі недоступно.

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

Text

0 / 4 000

Biomedical text to embed

Порівняти з (необов'язково)

Запускає модель двічі (виставляється рахунок двічі).

⌘/Ctrl + Enter

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.

Про BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

КороткоСтаном на 23 вересня 2026 р.

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) — це модель від Microsoft у категорії Embeddings. На Railwail BiomedBERT (PubMedBERT abstract) наразі недоступна. Контекстне вікно містить 512 токенів.

BiomedBERT, originally released as PubMedBERT, was trained from random initialization purely on biomedical text from PubMed, with its vocabulary learned from that same corpus. Microsoft's research showed that domain-specific pretraining from scratch beats continual pretraining of general BERT for biomedicine, and the model topped the BLURB benchmark. This abstract-only checkpoint is the most widely used variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns contextual token embeddings; mean-pool or take [CLS] for sentence and document vectors.

Ціни

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

API

Викличте BiomedBERT (PubMedBERT abstract) за допомогою вашого API-ключа Railwail. Використовуйте цей ID моделі в запиті:

biomedbert-base-uncased-abstractДокументація API Отримати API-ключ

Наразі недоступно

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

Характеристики

ID моделі: biomedbert-base-uncased-abstract
Розробник: Microsoft
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.

ПараметрТипЗа замовчуваннямДопустимі значення

inputsобов'язково
Biomedical text to embed
Тип: Текст
За замовчуванням: –
Допустимі значення: до 4 000 символів

Варіанти використання

Відповідні посібники

Embedding Models for Search & Science

Усі моделі в Embeddings

Часті питання

Що таке BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) — це модель від Microsoft у категорії Embeddings. Вона внесена до каталогу Railwail, але наразі не може бути запущена.

Скільки коштує BiomedBERT (PubMedBERT abstract) на Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) наразі не можна запустити на Railwail, тому поточної ціни немає. Доступні альтернативи з цінами наведені далі на цій сторінці.

Яке контекстне вікно у BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Контекстне вікно BiomedBERT (PubMedBERT abstract) містить 512 токенів.

Наскільки швидкий BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

На Railwail поки що недостатньо виміряних запусків BiomedBERT (PubMedBERT abstract), щоб вказати час виконання. Це залежить від введення, налаштувань та навантаження у постачальника.

Чи BiomedBERT (PubMedBERT abstract) краще за OpenAI text-embedding-3-large?

Це залежить від завдання. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) і OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) — обидві моделі в категорії Embeddings. На сторінці порівняння показані їхні ціни та специфікації поруч.

Порівняти BiomedBERT (PubMedBERT abstract) і OpenAI text-embedding-3-large

Чи можу я використовувати BiomedBERT (PubMedBERT abstract) 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.

Отримати API-ключ Переглянути всі моделі