Meilleurs Qwen3 Embedding alternatives en 2025
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Optimisez la précision de vos recherches avec Qwen3 Reranker. Hiérarchisez précisément les textes et trouvez plus rapidement les informations pertinentes, dans plus de 100 langues. Améliorez les Questions-Réponses et l'analyse textuelle.
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Qwen2 est la série de modèles de langage de grande taille développée par l'équipe Qwen, Alibaba Cloud.
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Les modèles linguistiques de la série Qwen2.5 offrent des capacités améliorées avec des ensembles de données plus importants, une plus grande quantité de connaissances, de meilleures compétences en codage et en mathématiques, et un alignement plus étroit sur les préférences humaines. Open-source et disponible via API.
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EmbeddingGemma : Des embeddings textuels multilingues embarqués, conçus pour les applications d'IA privilégiant la confidentialité. Bénéficiez de performances et d'une efficacité de pointe, même hors ligne.
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FastEmbed est une bibliothèque Python légère et rapide, conçue pour la génération d'embeddings. Nous prenons en charge les modèles de texte courants. N'hésitez pas à ouvrir une issue sur Github si vous souhaitez que nous ajoutions un nouveau modèle.
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Qwen2-VL est la série de modèles de langage de grande taille multimodaux développée par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud.
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Qwen2.5-Turbo par Alibaba Cloud. Fenêtre contextuelle de 1M de jetons. Plus rapide et moins cher que les concurrents. Idéal pour la recherche, le développement et les applications professionnelles. Résumez des articles, analysez des documents. Créez une IA conversationnelle avancée.
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jina-embeddings-v3 est un modèle d'embeddings de texte multilingue de pointe, doté de 570 millions de paramètres et d'une longueur de jeton de 8192, surpassant les derniers embeddings propriétaires d'OpenAI et de Cohere sur MTEB.
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Qwen-MT propose une traduction par IA rapide et entièrement personnalisable, couvrant 92 langues. Il assure des résultats d'une grande précision, tenant pleinement compte du contexte, grâce à son architecture MoE et à son API.
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Snowflake Arctic embed : Des embeddings de texte open source performants et efficaces, optimisés pour le RAG et la recherche sémantique. Améliorez la précision de votre IA et réduisez vos coûts.
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Qwen2-Math est une série de modèles linguistiques spécialement conçus sur la base du LLM Qwen2 pour résoudre des problèmes mathématiques.
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Le modèle SFR-Embedding-Mistral marque une avancée significative dans les modèles d'incorporation de texte, s'appuyant sur les bases solides de E5-mistral-7b-instruct et de Mistral-7B-v0.1.
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embaas propose des fonctionnalités puissantes comme la génération d'embedding, l'extraction de texte de document, la conversion de document en emb
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Eagle 7B : un modèle surpasse les Transformers avec 1 billion de jetons dans plus de 100 langues (RWKV-v5)
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CodeQwen1.5, un modèle expert en code de la famille open source Qwen1.5. Avec ses 7B paramètres et son architecture GQA, il prend en charge 92 langages de programmation et gère les entrées contextuelles jusqu'à 64 Ko.
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Rerank 3 est un modèle avancé optimisé pour les systèmes de recherche d'entreprise et de génération d'assistance de récupération (RAG).
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XVERSE-MoE-A36B : Un grand modèle linguistique multilingue développé par XVERSE Technology Inc.
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DeepSeek-VL2, un modèle vision-langage développé par DeepSeek-AI, traite des images haute résolution, offre des réponses rapides grâce à MLA et excelle dans diverses tâches visuelles telles que le VQA et l'OCR. Il est idéal pour les chercheurs, les développeurs et les analystes BI.
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Découvrez EXAONE 3.5 par LG AI Research. Une suite de modèles génératifs ajustés sur des instructions bilingues (anglais et coréen) allant de 2,4 milliards à 32 milliards de paramètres. Prend en charge des contextes longs allant jusqu'à 32 000 jetons, avec des performances de premier ordre dans les scénarios du monde réel.
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Gemma 3 270M : IA compacte et hyper-efficace pour les tâches spécialisées. Idéale pour un affinage précis des instructions et un déploiement économique embarqué.
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VectorDB est une solution simple, légère, entièrement locale et complète pour utiliser la récupération de texte basée sur les plongements.
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Marqo est plus qu'une base de données vectorielle, c'est un moteur de recherche vectorielle de bout en bout. La génération, le stockage et la récupération des vecteurs sont gérés nativement via une API unique. Inutile de fournir vos propres embeddings.
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Qwen2-Audio, ce modèle intègre deux fonctions majeures de dialogue vocal et d'analyse audio, offrant aux utilisateurs une expérience interactive sans précédent.
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Model2Vec est une technique permettant de transformer n'importe quel transformateur de phrases en un modèle statique extrêmement compact, réduisant la taille du modèle jusqu'à 15 fois et accélérant son exécution jusqu'à 500 fois, avec une légère baisse de performance.
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Qwen3-Coder est un nouveau modèle ouvert MoE de 480B (35B actifs) développé par l'équipe Qwen, conçu pour le codage agentique. Il obtient des résultats à la pointe de l'état de l'art sur des bancs d'essai tels que SWE-bench, prend en charge un contexte allant jusqu'à 1M, et est livré avec un outil CLI open-source, Qwen Code.
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Seed-X : Une traduction multilingue open source et haute performance pour 28 langues. Prenez le contrôle, bénéficiez d'une IA transparente et d'une précision inégalée.
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Reka Flash 3 : Modèle de raisonnement IA open source à faible latence pour des applications rapides et efficaces. Optimisé pour les chatbots, l'IA embarquée et Nexus.
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MiniCPM3-4B est la 3e génération de la série MiniCPM. Les performances globales de MiniCPM3-4B surpassent celles de Phi-3.5-mini-Instruct et GPT-3.5-Turbo-0125, se comparant à de nombreux modèles récents de 7B à 9B.
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Phi-3 Mini est un modèle ouvert de pointe léger, basé sur des ensembles de données utilisés pour Phi-2 (données synthétiques et sites Web filtrés), en mettant l'accent sur des données denses de très haute qualité et de raisonnement.
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Yuan2.0-M32 est un modèle linguistique de type « Mixture-of-Experts » (MoE) doté de 32 experts, dont 2 sont actifs.