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Modèles

11 modèles

Prix pour 1M de tokens

google/embeddinggemma

EmbeddingGemma est un modèle d'intégration de 300M paramètres développé par Google.

5 étiquettes de modèleContexte 2KÉchange de tokens

qwen/qwen3-embedding

Basé sur les modèles fondamentaux de la série Qwen3, Qwen3 Embedding propose une gamme complète de modèles d'embeddings textuels de différentes tailles.

12 étiquettes de modèleContexte 41KÉchange de tokens

ibm/granite-embedding

Les modèles IBM Granite Embedding 30M et 278M sont des modèles d'embedding biencoder denses textuels uniquement, avec 30M disponible uniquement en anglais et 278M servant des cas d'utilisation multilingues.

6 étiquettes de modèle512 contexteÉchange de tokens

snowflake/snowflake-arctic-embed2

Modèle d'embedding de pointe de Snowflake. Arctic Embed 2.0 ajoute une prise en charge multilingue sans compromettre les performances ou la scalabilité en anglais.

3 étiquettes de modèleContexte 8KÉchange de tokens

baai/bge-large

Modèle d'embedding de BAAI mappant des textes en vecteurs.

3 étiquettes de modèle512 contexteÉchange de tokens

baai/bge-m3

BGE-M3 est un nouveau modèle de BAAI reconnu pour sa polyvalence en termes de multi-fonctionnalité, multi-linguisme et multi-granularité.

3 étiquettes de modèleContexte 8KÉchange de tokens

sentence-transformers/all-minilm

Modèles d'embedding sur des ensembles de données très larges au niveau des phrases.

10 étiquettes de modèle512 contexteÉchange de tokens

snowflake/snowflake-arctic-embed

Une suite de modèles d'embedding textuel développée par Snowflake, optimisée pour la performance.

16 étiquettes de modèle512 contexteÉchange de tokens

mixedbread/mxbai-embed-large

Modèle d'embedding de pointe développé par mixedbread.ai

4 étiquettes de modèle512 contexteÉchange de tokens

nomic-ai/nomic-embed-text

Un modèle d'embedding ouvert performant avec une grande fenêtre de contexte de tokens.

3 étiquettes de modèleContexte 2KÉchange de tokens

Filtres

Modalités d'entrée

Ce que le modèle accepte.

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Sans serveur