AI Prosumer
RO

Modele

11 modele

Prețuri per 1M token-uri

google/embeddinggemma

EmbeddingGemma este un model de embedding cu 300M parametri de la Google.

5 etichete modelContext 2KSchimb de token-uri

qwen/qwen3-embedding

Bazându-se pe modelele fundamentale ale seriei Qwen3, Qwen3 Embedding oferă o gamă cuprinzătoare de modele de embedding text în diverse dimensiuni.

12 etichete modelContext de 41KSchimb de token-uri

ibm/granite-embedding

Modelele IBM Granite Embedding 30M și 278M sunt modele dense de embedding text-only de tip biencoder, cu 30M disponibile doar în limba engleză și 278M pentru utilizare multilingvă.

6 etichete model512 contextSchimb de token-uri

snowflake/snowflake-arctic-embed2

Modelul de embedding de frontieră al Snowflake. Arctic Embed 2.0 adaugă suport multilingv fără a compromite performanța sau scalabilitatea în limba engleză.

3 etichete modelContext 8KSchimb de token-uri

baai/bge-large

Model de încorporare de la BAAI care mapează textele în vectori.

3 etichete model512 contextSchimb de token-uri

baai/bge-m3

BGE-M3 este un nou model de la BAAI, remarcabil pentru versatilitatea sa în Multi-Funcționalitate, Multi-Lingvistică și Multi-Granularitate.

3 etichete modelContext 8KSchimb de token-uri

sentence-transformers/all-minilm

Încorporarea modelelor pe seturi de date foarte mari la nivel de propoziție.

10 etichete model512 contextSchimb de token-uri

snowflake/snowflake-arctic-embed

O suită de modele de încorporare a textului de la Snowflake, optimizate pentru performanță.

16 etichete model512 contextSchimb de token-uri

mixedbread/mxbai-embed-large

Model de încorporare de ultimă generație de la mixedbread.ai

4 etichete model512 contextSchimb de token-uri

nomic-ai/nomic-embed-text

Un model de încorporare deschis, cu performanțe ridicate și o fereastră mare de context pentru tokeni.

3 etichete modelContext 2KSchimb de token-uri

Filtre

Modalități de introducere

Ce acceptă modelul.

Furnizori
Creatori
Acces
Fără server