Для чего используется модель Perplexity: Embed V1 4B?

Эта модель предназначена для создания высококачественных векторных представлений текста, которые используются в системах семантического поиска и RAG-решениях.

Какое максимальное окно контекста поддерживает модель?

Модель поддерживает контекст до 32 000 токенов, что позволяет обрабатывать объемные документы целиком.

Можно ли использовать эту модель через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через API alltokens для задач веб-масштабного поиска и анализа данных.

Perplexity: Embed V1 4B

PerplexityОбновлено: 16 марта 2026 г.

Perplexity: Embed V1 4B — это передовая модель текстовых эмбеддингов, оптимизированная для плотного поиска информации в веб-масштабах. Благодаря 4 миллиардам параметров она обеспечивает максимальное качество извлечения данных и поддерживает контекст до 32 000 токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

— ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

32k tokens

Параметры

Релиз

16 марта 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltytemperaturetop_ktop_pweb_search_options

Технический обзор

pplx-embed-v1 -4B — это одна из передовых текстовых встраиваемых моделей Perplexity, разработанная для реального веб-масштабного поиска. Модель pplx-embed-v1 оптимизирована для стандартного плотного текстового поиска, а 4B-параметрическая модель максимизирует качество поиска.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Perplexity: Embed V1 4BТекущая

Для чего

Контекст

32k

Цена ₽

— / —

Perplexity: Embed V1 4BТекущая

32k

— / —

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Младшая версия в той же линейке, предлагающая более высокую скорость работы при меньшем количестве параметров.

Контекст

32k

Цена ₽

— / —

Perplexity: Embed V1 0.6B

32k

— / —

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Альтернативная конфигурация модели эмбеддингов от Perplexity для задач, где важна экономия ресурсов.

Контекст

32k

Цена ₽

— / —

Perplexity: Embed V1 0.6B

Альтернативная конфигурация модели эмбеддингов от Perplexity для задач, где важна экономия ресурсов.

32k

— / —

Когда выбирать

Необходимо обеспечить максимальное качество семантического поиска в больших массивах данных
Требуется обработка длинных текстовых фрагментов с контекстным окном до 32 000 токенов
Проект ориентирован на веб-поиск и извлечение информации в реальном времени через alltokens

Когда не выбирать

Требуется генерация текстовых ответов, а не создание векторных представлений
Ресурсы ограничены и критична минимальная задержка, которую могут дать модели 0.6B
Задача не связана с поиском или классификацией текстов