Что это
Это мультимодальная модель для создания векторных эмбеддингов, разработанная NVIDIA. Она способна преобразовывать в числовые векторы как текстовые данные, так и изображения, а также их комбинации. Модель предназначена для задач семантического поиска и извлечения информации.
Что умеет
Модель сильна в задачах кросс-модального поиска, например, поиска текста по изображению или изображений по текстовому описанию. Она выделяется бесплатным доступом и поддержкой контекста до 131 тысячи токенов, что позволяет обрабатывать длинные документы. Оптимизирована для эффективного извлечения релевантной информации из мультимодальных данных.
Кому подходит
Подходит разработчикам, создающим системы семантического поиска, рекомендательные системы или RAG-приложения, работающие с текстом и изображениями.
Любая модель отвечает только тем, что ей дали в контекст. ENGRAM держит знания команды - встречи, документы, переписку - в единой ИИ-памяти и подаёт модели нужное со ссылкой на источник. Данные в России.
Характеристики
| Провайдер | NVIDIA |
| Контекст | 131 072 токенов |
| Вход | текст, изображения |
| Выход | embeddings |
| Цена входа | беспл. |
| Цена выхода | беспл. |
| Вызов инструментов | нет |
| Режим рассуждения | нет |
| Появилась | Февраль 2026 |
| ID для API | nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free |
Где запустить: провайдеры
Модель раздаётся через 1 провайдеров. Сравнение по контексту, ценам:
| Провайдер | Контекст | Вход $/1М | Выход $/1М |
|---|---|---|---|
| Nvidia | 131.072K | беспл. | беспл. |
Доступ из России
Прямого доступа из РФ обычно нет: нужен VPN, оплата - зарубежной картой или через посредника. Для доступа без VPN и данных в России выбирайте российские модели.