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.
LFM2.5 Embedding 350M Free — бесплатный Tokenmost route компактной embedding-модели Liquid AI. Он подходит для ограниченного прототипа мультиязычного RAG, если приложение заранее учитывает квоты и возможную смену тарифа.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕE5 Large v2 — старшая англоязычная embedding-модель семейства E5 v2. На странице она используется для поиска по техническим регламентам, где дополнительный размер индекса оправдан только измеримым ростом полноты выдачи.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕE5 Base v2 — англоязычная embedding-модель среднего размера. Её сценарий — поиск по продуктовой справке, где важно правильно разделить короткие пользовательские запросы и индексируемые фрагменты документации.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕall-MiniLM-L6-v2 — компактная Sentence Transformers модель для sentences и коротких paragraphs. Её сценарий — быстро группировать похожие обращения поддержки и находить повторяющиеся темы без генерации ответа.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕSeedream 5.0 Pro — профессиональная мультимодальная image-модель ByteDance. На странице она помогает собрать сложный учебный плакат с плотной структурой, пространственными правками и несколькими языковыми версиями.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕSeedream 5.0 Lite — мультимодальная image-модель ByteDance с reasoning и заявленной online search. Её сценарий — черновик актуальной инфографики, где найденные факты сначала проверяются и только затем превращаются в управляемый визуал.
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 →