Intfloat: E5-Large-v2
intfloat/e5-large-v2- 模态
- text->embeddings
- 输入 / 输出价格
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- 上下文
- 512
- 上架
- 2025年11月18日
- 知识截止
- —
每百万
试验场只发送 chat/completions。这个模型的输出是 向量，直接对话可能得不到预期结果。
The e5-large-v2 embedding model maps English sentences, paragraphs, and documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-accuracy semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, reranking, and similarity-scoring tasks.
向量
支持的参数
这个模型没有公布参数列表。