Что это
Это модель all-mpnet-base-v2 от разработчиков Sentence Transformers, предназначенная для преобразования текста в векторы. Она кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное семантическое пространство. Модель известна своей высокой точностью в задачах, требующих понимания смысловой близости текстов.
Что умеет
Модель сильна в создании качественных эмбеддингов для семантического поиска, кластеризации документов и вычисления смыслового сходства. Она выделяется высокой точностью векторизации, что делает её отличным выбором для построения систем поиска и рекомендаций. Лучше всего она закрывает задачи, где критична точность семантического сравнения текстов.
Кому подходит
Подходит разработчикам и аналитикам для создания систем семантического поиска, кластеризации больших массивов текстов и анализа схожести документов.
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 | Sentence Transformers |
| Контекст | 512 токенов |
| Вход | текст |
| Выход | embeddings |
| Цена входа | $0.005 / 1М |
| Цена выхода | беспл. |
| Вызов инструментов | нет |
| Режим рассуждения | нет |
| Появилась | Ноябрь 2025 |
| ID для API | sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 |
Где запустить: провайдеры
Модель раздаётся через 1 провайдеров. Сравнение по контексту, ценам:
| Провайдер | Контекст | Вход $/1М | Выход $/1М |
|---|---|---|---|
| DeepInfra | 512 | $0.005 | беспл. |
Цена входа по провайдерам, $/1М
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.