BAAI: bge-reranker-v2-m3bge-reranker-v2-m3 — многоязычная модель реранжирования BAAI.→1 нояб. 2026 г.8K contextзапускот0,04 ₽/запуск
BAAI: bge-base-en-v1.5Модель внедрения bge-base-en-v1.5 преобразует английские предложения и абзацы в 768-мерные плотные векторы, обеспечивая эффективные, высококачественные семантические внедрения, опт…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
BAAI: bge-large-en-v1.5Модель внедрения bge-large-en-v1.5 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические внедре…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот1,09 ₽/M
BAAI: bge-m34 запр.Модель внедрения bge-m3 кодирует предложения, абзацы и длинные документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественное семантическое внедрение, оптим…→18 нояб. 2025 г.8K contextЭмбеддингот0,5 ₽/M
Morph: Morph V3 LargeВысокоточная модель применения Morph для сложного редактирования кода. ~4500 токенов в секунду с точностью 98 % для точного преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение…→7 июл. 2025 г.262K contextВводот97,67 ₽/MВыводот206,18 ₽/M
Morph: Morph V3 FastСамая быстрая модель применения Morph для редактирования кода. ~10 500 токенов в секунду с точностью 96 % для быстрого преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение было…→7 июл. 2025 г.262K contextВводот57,55 ₽/MВыводот86,33 ₽/M