baai/bge-m3
Poids du modèleThe bge-m3 embedding model encodes sentences, paragraphs, and long documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, semantic search, and large-context applications.
Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional
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P50, meilleur fournisseur
Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.