Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2paraphrase-MiniLM-L6-v2 обслуживается 1 провайдером. Модель внедрения paraphrase-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2all-MiniLM-L12-v2 обслуживается 1 провайдером. Модель внедрения, полностью состоящая из MiniLM-L12-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное прос…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1multi-qa-mpnet-base-dot-v1 обслуживается 1 провайдером. Модель внедрения multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное простр…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2all-mpnet-base-v2 обслуживается 1 провайдером. Модель внедрения all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая в…→17 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2Модель встраивания, полностью состоящая из MiniLM-L6-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семант…→17 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M