Для каких основных задач подходит Nemotron 3 Embed 1B?

Модель идеально подходит для корпоративного поиска, систем RAG (Retrieval-Augmented Generation), поиска по программному коду и работы интеллектуальных агентов.

Каков максимальный объем текста, который модель может обработать за раз?

Модель поддерживает контекстное окно до 16384 токенов, что позволяет эффективно работать с длинными документами и статьями.

Можно ли использовать эту модель через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через сервис alltokens, что упрощает доступ к технологиям NVIDIA для разработчиков.

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (Бесплатно)

NVNvidiaОбновлено: 16 июля 2026 г.

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B — это высокопроизводительная модель для создания текстовых эмбеддингов, оптимизированная для задач поиска и систем RAG. Она обеспечивает низкую задержку при обработке данных и поддерживает внушительное контекстное окно в 16384 токена.

Использовать через API

Метрики

Вход

— ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

16k tokens

Параметры

Релиз

16 июля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

max_tokensseedtemperaturetop_p

Технический обзор

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B — это открытая модель текстового встраивания от NVIDIA, оптимизированная для высокопроизводительного и низколатентного поиска. Она подходит для корпоративного поиска, RAG, поиска кода и агентного поиска.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (Бесплатно)Текущая

Для чего

Контекст

16k

Цена ₽

— / —

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (Бесплатно)Текущая

16k

— / —

Модель

perplexity/pplx-embed-v1-0.6B

Для чего

Обе модели предназначены для генерации эмбеддингов и ориентированы на высокую скорость работы в поисковых системах.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

perplexity/pplx-embed-v1-0.6B

—

— / —

Модель

Thenlper: GTE-Base

Для чего

Является популярным решением для задач семантического поиска и извлечения информации, сопоставимым по назначению с моделью от NVIDIA.

Контекст

Цена ₽

1 / —

Thenlper: GTE-Base

1 / —

Когда выбирать

Необходима высокая пропускная способность и минимальные задержки при поиске информации
Требуется обработка длинных документов благодаря контекстному окну в 16384 токена
Реализуются корпоративные системы поиска, RAG-пайплайны или поиск по коду

Когда не выбирать

Требуется генерация связного текста, а не создание векторных представлений
Необходима работа с мультимодальными данными, такими как изображения или аудио
Задача подразумевает использование только легковесных моделей с минимальным количеством параметров