Какие типы данных поддерживает voyage-multimodal-3.5?

Модель поддерживает текст, изображения и видео, позволяя создавать единые векторные представления для любого сочетания этих модальностей.

Каков максимальный размер контекста у этой модели?

Модель поддерживает контекстное окно до 32 000 токенов, что позволяет обрабатывать крупные блоки данных за один запрос.

Где можно протестировать voyage-multimodal-3.5?

Доступ к функционалу модели для интеграции в ваши проекты можно получить через платформу alltokens.

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

MOMongodbОбновлено: 27 июля 2026 г.

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5 — это передовая модель эмбеддингов, способная векторизовать текст, изображения и видео как по отдельности, так и в смешанном виде. Она обеспечивает высокую точность поиска и анализа данных в сложных мультимодальных системах.

Использовать через API

Метрики

Вход

15 ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

32k tokens

Параметры

Релиз

27 июля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

Нет данных по параметрам.

Технический обзор

voyage-multimodal-3.5 — это передовая мультимодальная модель встраивания, способная векторизовать не только текст, изображения и видео по отдельности, но и контент, объединяющий все три типа данных. Модель обеспечивает высокое качество работы для различных задач, связанных с обработкой и анализом мультимодальной информации.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5Текущая

Для чего

Контекст

32k

Цена ₽

15 / —

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5Текущая

32k

15 / —

Модель

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (Бесплатно)

Для чего

Обе модели поддерживают мультимодальные эмбеддинги (текст и изображения), но VoyageAI ориентирована на более глубокую интеграцию с базами данных MongoDB.

Контекст

33k

Цена ₽

— / —

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (Бесплатно)

33k

— / —

Модель

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (Бесплатно)

Для чего

Модели являются прямыми конкурентами в области создания векторных представлений для сложных типов данных, включая визуальный контент.

Контекст

33k

Цена ₽

— / —

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (Бесплатно)

33k

— / —

Когда выбирать

Необходима высокоточная векторизация контента, сочетающего текст, изображения и видео одновременно
Требуется работа с длинным контекстом до 32 000 токенов для анализа объемных документов
Вы используете инфраструктуру MongoDB и ищете нативное решение для мультимодального поиска

Когда не выбирать

Требуется генерация текста или ответов на вопросы, а не создание векторных представлений
Необходима работа исключительно с аудиофайлами без текстового или визуального сопровождения
Задачи ограничены простым текстовым поиском, где достаточно более легких языковых моделей