bge-base-en-v1.5
baai/bge-base-en-v1.5
- Вход / 1 млн токенов
- Не указан
- Выход / 1 млн токенов
- —
КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ
Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.
681 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.
По объёму обработанных токенов, не по продажам или качеству. Публичный рейтинг. Данные по 2026-09-13. Снимок публичного топ-10. Модели без данных идут далее по алфавиту; версии учитываются отдельно. Источник: публичный рейтинг поставщика, CC BY 4.0.
baai/bge-base-en-v1.5
baai/bge-large-en-v1.5
baai/bge-m3
google/gemini-embedding-001
google/gemini-embedding-2
google/gemini-embedding-2:batch
google/gemini-embedding-2-preview
intfloat/e5-base-v2
intfloat/e5-large-v2
intfloat/multilingual-e5-large
liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
mistralai/codestral-embed-2505
mistralai/mistral-embed-2312
nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free
nvidia/nemotron-3-embed-1b:free
openai/text-embedding-3-large
openai/text-embedding-3-large:batch
openai/text-embedding-3-small
openai/text-embedding-3-small:batch
openai/text-embedding-ada-002
openai/text-embedding-ada-002:batch
perplexity/pplx-embed-v1-0.6b
perplexity/pplx-embed-v1-4b
qwen/qwen3-embedding-4b
qwen/qwen3-embedding-8b
sentence-transformers/all-minilm-l12-v2
sentence-transformers/all-minilm-l6-v2
sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.
Nemotron 3.5 Content Safety — специализированная модель NVIDIA для проверки пользовательского и модельного контента. Практический сценарий страницы — единая очередь модерации объявлений, где анализируются текст, изображение и правила конкретной площадки.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕLlama Nemotron Rerank VL 1B V2 — visual-language cross-encoder NVIDIA для повторной сортировки страниц документов. Его сценарий — поднять нужную страницу PDF по вопросу, учитывая текст, таблицу и диаграмму одновременно.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕVoyage Multimodal 3.5 помещает текст, изображения и видео в общее vector space. Практический сценарий — искать диаграмму или слайд по текстовому вопросу, сохраняя визуальный контекст, который теряется при одном OCR.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕVoyage Code 4 — embedding-модель для поиска по исходному коду. Она подходит как retrieval-слой AI-агента: по описанию ошибки агент находит функции, тесты и документацию, прежде чем предлагать изменение.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕVoyage 4 Lite — версия серии Voyage 4, оптимизированная под скорость и стоимость. Её практический сценарий — интерактивный поиск команд и настроек внутри SaaS, где ответ должен появляться после каждого уточнения строки.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕVoyage 4 Large — наиболее качественная general-purpose модель серии Voyage 4 по позиционированию разработчика. Здесь она тестируется для поиска оснований в финансовых отчётах, где похожие показатели нужно различать по периоду и методике.
Читать обзор →Выберите модель и изучите её характеристики, ограничения и состояние тарифа.
Сопоставьте задачу с размером контекста и форматом ответа. Оцените качество на примерах из своего приложения перед выбором основной модели.
Семейство для текстовых задач и многошаговых ответов. Выбирайте конкретную версию и параметры в каталоге.
Подробнее →Автоматизация и кодСемейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.
Подробнее →Документы и агентыКандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.
Подробнее →