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.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 стоит проверять на задаче, где одного пересказа недостаточно. Представьте сбой: метрики показывают рост задержки, журналы сервисов используют разные часы, а повторные запросы скрывают первый отказ. Модель получает временную шкалу и должна построить несколько причинных гипотез, указать подтверждающие события и предложить проверку, которая различит версии. Результатом становится рабочая карта расследования для инженера, а не уверенный рассказ о причине без доказательств.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 235B A22B Instruct 2507 можно оценить на большом комплекте текстов, который нужно превратить в проверяемое решение. Например, команда обновляет несколько библиотек и собирает release notes за пропущенные версии. Модель должна выделить изменения, связать их с компонентами проекта и оставить ссылки на исходные пункты. Цель такого разбора: получить матрицу влияния для проверки разработчиком, а не красивый пересказ журналов изменений.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕClaude Sonnet 4 часто остаётся в проекте не в основном запросе, а в фоновом обработчике, резервном маршруте или сохранённой настройке клиента. После завершения жизненного цикла прямого Claude API такой скрытый идентификатор может ломать только часть задач. Эту страницу удобно использовать как план аудита: найти все места выбора модели, отделить маршрут Tokenmost от прямого API Anthropic и проверить замену на одной контрольной выборке.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-4o можно оценить на задаче, где текст и расположение элементов одинаково важны. Например, после встречи остаётся фотография доски со стикерами, стрелками и пометками. Модель должна превратить её в черновик списка задач, связать каждую запись с видимым фрагментом и оставить спорные места на проверку. Это полезнее свободного пересказа изображения, потому что результат можно сверить с оригиналом до передачи в рабочую систему.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-5.1 Codex Mini можно проверить на коротком цикле, где важны скорость и узкая область изменений. Например, после обновления линтера один обработчик нарушает правило обработки Promise. Агенту нужно воспроизвести ошибку в конкретном файле, понять ожидаемое поведение, внести минимальную правку и показать результат целевой проверки. Такой сценарий заметно уже долгой расчистки репозитория для Max.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕGPT-5.1 Codex Max стоит оценивать на работе, которая не помещается в один короткий цикл. Практический пример: убрать устаревший feature flag из большого приложения вместе с настройками, условными ветками, аналитикой и тестами. Агент должен пройти весь маршрут флага, фиксировать завершённые этапы и после прерывания продолжить с проверяемого состояния, не повторяя уже принятые изменения.
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 →