Сколько языков поддерживает Multilingual-E5-Large?

Модель поддерживает более 90 языков, что делает её универсальным инструментом для глобальных проектов и мультиязычного поиска.

Какова размерность векторов у этой модели?

Модель преобразует текст в плотные векторы размерностью 1024, обеспечивая высокую детализацию семантических связей.

Можно ли использовать модель через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через платформу alltokens, что позволяет использовать её возможности в различных приложениях.

Intfloat: Multilingual-E5-Large

INIntfloatОбновлено: 18 ноября 2025 г.

Multilingual-E5-Large — это мощная модель эмбеддингов, предназначенная для преобразования текста в 1024-мерные векторы на более чем 90 языках. Она оптимизирована для задач семантического поиска и кросс-языкового анализа, обеспечивая высокую точность сопоставления документов.

Использовать через API

Метрики

Вход

2 ₽/M

Выход

0 ₽/M

Контекст

8k tokens

Параметры

Релиз

18 ноября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Модель эмбеддингов multilingual-e5-large преобразует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в 1024-мерное векторное пространство. Она обеспечивает создание качественных семантических векторов, оптимизированных для многоязычного поиска, определения сходства текстов на разных языках и обработки крупномасштабных массивов данных через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Intfloat: Multilingual-E5-LargeТекущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

2 / 0

Intfloat: Multilingual-E5-LargeТекущая

2 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 4B

Для чего

Обе модели специализируются на создании векторных представлений текста для задач поиска и классификации.

Контекст

32k

Цена ₽

4 / 0

Perplexity: Embed V1 4B

Обе модели специализируются на создании векторных представлений текста для задач поиска и классификации.

32k

4 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Являются альтернативными решениями для генерации эмбеддингов, при этом E5-Large предлагает глубокую мультиязычную поддержку.

Контекст

32k

Цена ₽

1 / 0

Perplexity: Embed V1 0.6B

32k

1 / 0

Когда выбирать

Необходима поддержка более 90 языков для кросс-языкового поиска
Требуется высокая размерность векторов (1024) для точного семантического анализа
Нужно эффективно кодировать как короткие предложения, так и целые абзацы

Когда не выбирать

Длина входного текста значительно превышает контекстное окно в 512 токенов
Требуется генерация текстовых ответов, а не векторных представлений
Необходима работа исключительно с узкоспециализированным программным кодом без текстового описания