2025 Лучших Qwen3 Embedding Альтернативи
-
Повысьте точность поиска с Qwen3 Reranker. Обеспечьте точное ранжирование текста и быстрый поиск релевантной информации на более чем 100 языках. Повысьте эффективность Q&A и анализа текста.
-
Qwen2 - это серия больших языковых моделей, разработанная командой Qwen, Alibaba Cloud.
-
Языковые модели серии Qwen2.5 предлагают расширенные возможности благодаря более крупным наборам данных, большему объему знаний, улучшенным навыкам программирования и математики, а также более тесному соответствию человеческим предпочтениям. Открытый исходный код и доступны через API.
-
EmbeddingGemma: Локальные многоязычные текстовые эмбеддинги для ИИ-приложений, ориентированных на конфиденциальность. Обеспечивают лучшую в своем классе производительность и эффективность, даже офлайн.
-
FastEmbed — это легковесная, быстрая библиотека на Python, созданная для генерации эмбеддингов. Мы поддерживаем популярные текстовые модели. Если вы хотите, чтобы мы добавили новую модель, пожалуйста, откройте issue на Github.
-
Qwen2-VL – это серия многомодальных больших языковых моделей, разработанная командой Qwen, Alibaba Cloud.
-
Qwen2.5-Turbo от Alibaba Cloud. Контекстное окно в 1 миллион токенов. Быстрее и дешевле конкурентов. Идеально подходит для исследований, разработки и бизнеса. Резюмирует статьи, анализирует документы. Позволяет создавать передовой conversational AI.
-
jina-embeddings-v3 — это передовая многоязычная модель текстовых эмбеддингов с 570 миллионами параметров и длиной токена 8192, превосходящая по результатам на MTEB новейшие проприетарные эмбеддинги от OpenAI и Cohere.
-
Qwen-MT обеспечивает быстрый, гибко настраиваемый ИИ-перевод на 92 языка. Получайте точные, контекстно-зависимые результаты благодаря MoE architecture & API.
-
Эмбеддинги Snowflake Arctic: Высокопроизводительные, эффективные текстовые эмбеддинги с открытым исходным кодом для RAG и семантического поиска. Повысьте точность ИИ и сократите расходы.
-
Qwen2-Math - это серия языковых моделей, специально разработанных на основе Qwen2 LLM для решения математических задач.
-
Модель SFR-Embedding-Mistral – это значительный шаг вперед в развитии моделей встраивания текста, созданный на прочной основе E5-mistral-7b-instruct и Mistral-7B-v0.1.
-
embaas предлагает мощные функции, такие как генерация внедрения, извлечение текста из документа, документ к emb
-
Eagle 7B: Совершая пролет над Transformers с 1 триллионом токенов более чем на 100 языках (RWKV-v5)
-
CodeQwen1.5 — эксперт по коду из семейства моделей с открытым исходным кодом Qwen1.5. Благодаря 7B параметрам и архитектуре GQA модель поддерживает 92 языка программирования и обрабатывает до 64 тыс. входных контекстов.
-
Rerank 3 — это передовая модель, оптимизированная для систем поиска информации на предприятии и генерации помощи по поиску (RAG).
-
XVERSE-MoE-A36B: Многоязычная большая языковая модель, разработанная XVERSE Technology Inc.
-
DeepSeek-VL2, модель визуального и языкового взаимодействия от DeepSeek-AI, обрабатывает изображения высокого разрешения, обеспечивает быстрые ответы с помощью MLA и показывает превосходные результаты в различных визуальных задачах, таких как VQA и OCR. Идеальна для исследователей, разработчиков и аналитиков бизнес-интеллекта.
-
Откройте для себя EXAONE 3.5 от LG AI Research. Это набор двуязычных (английский и корейский) генеративных моделей, настроенных на инструкции, с количеством параметров от 2,4 миллиардов до 32 миллиардов. Поддерживает длинный контекст до 32 тысяч токенов и демонстрирует первоклассные результаты в реальных сценариях.
-
Gemma 3 270M: Компактный, сверхэффективный ИИ для специализированных задач. Легко настраивается для точного выполнения команд и экономичного локального развертывания.
-
VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
-
Marqo — это больше, чем просто векторная база данных, это полноценная поисковая система для векторных данных. Генерация, хранение и поиск векторов осуществляются "из коробки" через единый API. Нет необходимости использовать собственные эмбеддинги.
-
Qwen2-Audio - эта модель объединяет в себе две ключевые функции: голосовую диалоговую систему и анализ аудиоданных, предоставляя пользователям беспрецедентный уровень интерактивности.
-
Model2Vec — это методика преобразования любого sentence transformer в очень компактную статическую модель, уменьшающую размер модели в 15 раз и ускоряющую её работу до 500 раз при незначительном снижении производительности.
-
Qwen3-Coder — это новая открытая модель MoE от команды Qwen с 480 миллиардами параметров (35 миллиардов активных), разработанная для агентского программирования. Она достигает передовых (SOTA) результатов на бенчмарках, таких как SWE-bench, поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и поставляется с инструментом командной строки (CLI) с открытым исходным кодом — Qwen Code.
-
Seed-X: Открытая, высокопроизводительная система многоязычного перевода для 28 языков. Обретите контроль, прозрачный ИИ и непревзойденную точность.
-
Reka Flash 3: AI-модель логического вывода с открытым исходным кодом и низкой задержкой для создания быстрых и эффективных приложений. Используется в чат-ботах, AI на устройствах и Nexus.
-
MiniCPM3-4B - это третье поколение серии MiniCPM. В целом, производительность MiniCPM3-4B превосходит Phi-3.5-mini-Instruct и GPT-3.5-Turbo-0125, будучи сопоставимой со многими современными моделями размером 7B~9B.
-
Phi-3 Mini — это облегченная, современная открытая модель, созданная на основе наборов данных, которые использовались для Phi-2 — синтетических данных и отфильтрованных веб-сайтов — с акцентом на очень качественные, содержательные данные.
-
Yuan2.0-M32 — это языковая модель, основанная на архитектуре "смесь экспертов" (MoE) с 32 экспертами, из которых активны 2.