Перейти к содержанию

← Intfloat

LLM-модели / Intfloat

E5 Large v2 - сильные стороны, задачи, контекст и цена

Эмбеддинговая модель для высокоточного семантического поиска и ранжирования текстов на английском языке.

Intfloat Контекст 8K Вход: текст $0.010 / 1М вход

Что это

E5 Large v2 - это модель для генерации эмбеддингов (семантических векторов) от разработчика Intfloat. Она преобразует английские предложения и документы в 1024-мерные векторы, которые кодируют смысл текста.

Что умеет

Модель оптимизирована для задач поиска релевантной информации, семантического поиска, переранжирования результатов и оценки семантического сходства текстов. Её ключевое преимущество - высокая точность в понимании смысла и контекста английских текстов.

Кому подходит

Подходит разработчикам для внедрения систем интеллектуального поиска, RAG-приложений и автоматической категоризации или кластеризации англоязычного контента.

Характеристики

Параметр Значение
Провайдер Intfloat
Контекст 8 192 токенов
Вход текст
Выход embeddings
Цена входа $0.010 / 1М токенов
Цена выхода бесплатно
Вызов инструментов (tools) нет
Режим рассуждения нет
Появилась Ноябрь 2025
Обновлено 11 июн 2026

Где запустить: провайдеры

Модель раздаётся через 1 провайдер. Контекст, цены за 1М токенов и аптайм по провайдерам:

Провайдер Контекст Макс. вывод Вход $/1М Выход $/1М Аптайм
DeepInfra 512 - $0.010 бесплатно 100.0%

Доступ из России

Модель доступна через агрегаторы API, такие как OpenRouter. Оплата производится в долларах, возможны стандартные способы оплаты из РФ (карты, криптовалюта).

Похожие модели

bge-large-en-v1.5 · text-embedding-ada-002 · all-MiniLM-L12-v2

Открыть на OpenRouter

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно
Обучаем команды работе с нейросетями под ваши процессы. Узнать о корпоративном обучении