Las mejores Qwen3 Embedding alternativas en 2025
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Mejora la precisión de búsqueda con Qwen3 Reranker. Clasifica textos con precisión y encuentra información relevante más rápido en más de 100 idiomas. Optimiza las preguntas y respuestas y el análisis de texto.
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Qwen2 es la serie de modelos de lenguaje de gran tamaño desarrollada por el equipo de Qwen, Alibaba Cloud.
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Los modelos de lenguaje de la serie Qwen2.5 ofrecen capacidades mejoradas con conjuntos de datos más grandes, más conocimiento, mejores habilidades de codificación y matemáticas, y una alineación más cercana a las preferencias humanas. De código abierto y disponible a través de API.
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EmbeddingGemma: Incrustaciones de texto multilingües directamente en el dispositivo para aplicaciones de IA que priorizan la privacidad. Obtén un rendimiento y una eficiencia de primera clase, incluso sin conexión.
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FastEmbed es una biblioteca Python ligera y rápida, diseñada específicamente para la generación de embeddings. Ofrecemos soporte para los modelos de texto más populares. Si deseas que incorporemos un nuevo modelo, no dudes en abrir una incidencia en Github.
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Qwen2-VL es la serie de modelos lingüísticos de gran tamaño multimodales desarrollada por el equipo de Qwen, Alibaba Cloud.
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Qwen2.5-Turbo by Alibaba Cloud. Ventana de contexto de 1M de tokens. Más rápido y económico que la competencia. Ideal para investigación, desarrollo y negocios. Resume documentos, analiza archivos. Crea IA conversacional avanzada.
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jina-embeddings-v3 es un modelo de incrustación de texto multilingüe de vanguardia con 570 millones de parámetros y una longitud de token de 8192, superando a los últimos modelos de incrustación propietarios de OpenAI y Cohere en MTEB.
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Qwen-MT ofrece traducción con IA rápida y personalizable para 92 idiomas. Obtenga resultados precisos y contextualizados con la arquitectura MoE y la API.
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Snowflake Arctic embed: Incrustaciones de texto de código abierto de alto rendimiento y eficientes para RAG y búsqueda semántica. Mejoran la precisión de la IA y reducen los costos.
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Qwen2-Math es una serie de modelos de lenguaje diseñados específicamente en base al LLM Qwen2 para resolver problemas matemáticos.
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El modelo SFR-Embedding-Mistral representa un avance significativo en los modelos de incrustación de texto, basándose en los sólidos cimientos de E5-mistral-7b-instruct y Mistral-7B-v0.1.
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embaas ofrece potentes funciones como generación de incrustaciones, extracción de texto de documentos y documentos a emb
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Eagle 7B: superando a los transformadores con 1 billón de tokens en más de 100 idiomas (RWKV-v5)
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CodeQwen1.5, un modelo experto en código de la familia de código abierto Qwen1.5. Con 7B de parámetros y arquitectura GQA, admite 92 lenguajes de programación y maneja 64K de entradas de contexto.
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Rerank 3 es un avanzado modelo optimizado para sistemas de asistencia de recuperación y búsqueda empresariales (RAG).
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XVERSE-MoE-A36B: Un modelo lingüístico de gran tamaño multilingüe desarrollado por XVERSE Technology Inc.
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DeepSeek-VL2, un modelo de visión-lenguaje de DeepSeek-AI, procesa imágenes de alta resolución, ofrece respuestas rápidas con MLA y sobresale en diversas tareas visuales como VQA y OCR. Ideal para investigadores, desarrolladores y analistas de BI.
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Descubre EXAONE 3.5 de LG AI Research. Un conjunto de modelos generativos ajustados por instrucciones bilingües (inglés y coreano) con parámetros que van de 2.4 mil millones a 32 mil millones. Admite contextos largos de hasta 32 mil tokens, con un rendimiento de primer nivel en escenarios del mundo real.
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Gemma 3 270M: IA compacta e hiper-eficiente para tareas especializadas. Afínela para un seguimiento preciso de instrucciones y una implementación de bajo costo directamente en el dispositivo.
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VectorDB es una solución simple, ligera, completamente local y de extremo a extremo para usar la recuperación de texto basada en incrustaciones.
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Marqo es más que una base de datos vectorial; es un motor de búsqueda vectorial integral. La generación, el almacenamiento y la recuperación de vectores se gestionan de forma inmediata a través de una única API. No necesita integrar sus propios embeddings.
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Qwen2-Audio, este modelo integra dos funciones principales de diálogo de voz y análisis de audio, brindando a los usuarios una experiencia interactiva sin precedentes.
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Model2Vec es una técnica para convertir cualquier transformador de oraciones en un modelo estático realmente pequeño, reduciendo el tamaño del modelo hasta 15 veces y haciendo que los modelos sean hasta 500 veces más rápidos, con una pequeña disminución en el rendimiento.
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Qwen3-Coder es un nuevo modelo abierto MoE de 480B (35B activos) del equipo Qwen, diseñado para la codificación agéntica. Logra resultados SOTA en benchmarks como SWE-bench, admite hasta 1M de contexto, e incluye una herramienta CLI de código abierto, Qwen Code.
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Seed-X: De código abierto, traducción multilingüe de alto rendimiento para 28 idiomas. Obtenga control, IA transparente y una precisión inigualable.
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Reka Flash 3: Modelo de razonamiento de IA de código abierto y baja latencia para aplicaciones rápidas y eficientes. Impulsa chatbots, IA en el dispositivo y Nexus.
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MiniCPM3-4B es la tercera generación de la serie MiniCPM. El rendimiento general de MiniCPM3-4B supera a Phi-3.5-mini-Instruct y GPT-3.5-Turbo-0125, siendo comparable con muchos modelos recientes de 7B~9B.
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Phi-3 Mini es un modelo abierto ligero y de última generación que se basa en conjuntos de datos utilizados para Phi-2, datos sintéticos y sitios web filtrados, con un enfoque en datos densos de razonamiento y de muy alta calidad.
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Yuan2.0-M32 es un modelo de lenguaje de Mezcla de Expertos (MoE) con 32 expertos, de los cuales 2 están activos.