NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) vs. Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2
Ein direkter Vergleich von NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) (Kostenlos) und Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 (0,02 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,02 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) | Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 | |
|---|---|---|
| Anbieter | NVIDIA | Sentence Transformers |
| Eingabe | - | 0,02 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,02 €) |
| Kontextfenster | 32.768 | 512 |
| Max. Ausgabe | 29.491 | 460 |
| Eingabe | text, image | text |
| Ausgabe | embeddings | embeddings |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 21.10.2026 | 17.11.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) liest 64.0× mehr Kontext (32.768 Tokens).
Im Detail
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) ist ein Embedding-Modell von NVIDIA, gelistet unter der Modell-ID nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free. Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 ist ein Embedding-Modell von Sentence Transformers, gelistet unter der Modell-ID sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Beide gehören zur Kategorie Embeddings, daher erzeugt keines von beiden Chat-Completions oder freien Text. Jedes nimmt eine Eingabe entgegen und gibt einen Vektor zurück, den Sie dann für Suche, Clustering, Deduplizierung, Klassifizierung oder ähnliche nachgelagerte Aufgaben verwenden.
Der deutlichste Unterschied zwischen ihnen ist die Kontextlänge. Nemotron 3.5 Embed 8B akzeptiert bis zu 32768 Token, während all-mpnet-base-v2 bis zu 512 Token akzeptiert. Das ist eine große Lücke, und sie verändert, was Sie jedem Modell in einem einzelnen Aufruf zuführen können. Nemotron 3.5 Embed 8B akzeptiert außerdem sowohl Text- als auch Bildeingabe, wohingegen all-mpnet-base-v2 nur Text akzeptiert. Beide geben Embeddings als ihre einzige Ausgabemodalität zurück, und keines listet unterstützte Parameter auf, sodass Sie auf keiner Seite Optionen für den Sampling-Stil abstimmen können. Der qualitative Vergleich kennzeichnet Nemotron 3.5 Embed 8B als dasjenige mit dem größeren Kontext, und es ist das einzige der beiden, das überhaupt Bilder verarbeitet.
Für die praktische Arbeit folgt die Wahl meist aus Ihrer Eingabe. Wenn Sie lange Dokumente, ganze Seiten, Transkripte oder irgendetwas einbetten, das problemlos ein paar hundert Token überschreitet, lässt Nemotron 3.5 Embed 8B Sie diesen Inhalt in einem Stück senden, statt ihn in Chunks aufzuteilen und die Ergebnisse abzugleichen. Wenn Sie Bilder zusammen mit Text einbetten oder einen gemischten Index aufbauen müssen, ist es hier die einzige Option, die Bildeingabe akzeptiert. all-mpnet-base-v2 passt gut, wenn Ihre Eingaben kurz sind, etwa Sätze, Titel, kurze Suchanfragen oder einzelne Passagen, und Sie ein unkompliziertes Text-Embedding-Modell möchten. Es ist außerdem das ältere der beiden nach dem Veröffentlichungsdatum des Anbieters, obwohl das allein nichts entscheidet.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf den Embeddings-Endpunkt, senden Ihre Eingabe und setzen das Feld model auf die gewünschte ID. Um zwischen ihnen zu wechseln, ändern Sie nur diese Modell-ID, von nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free zu sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 oder umgekehrt. Die Anfrageform, die Authentifizierung und die Antwortverarbeitung bleiben gleich, sodass Sie eine bestehende Pipeline durch Bearbeiten einer einzigen Zeichenkette umstellen können. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite zeigt, was jeder Aufruf kostet, also prüfen Sie es dort, statt es anzunehmen.
Es gibt weiterhin Fälle, in denen all-mpnet-base-v2 die bessere Wahl ist. Wenn jede Eingabe, die Sie einbetten, kurzer Text deutlich unter 512 Token ist, ist sein kleinerer Kontext keine Einschränkung, und Sie vermeiden es, für Kapazität zu zahlen, die Sie nicht nutzen werden. Es ist auch die einfachere Wahl, wenn Sie speziell ein reines Text-Embedding-Modell möchten und keine Bildinhalte in Ihrer Pipeline haben. Nemotron 3.5 Embed 8B bleibt die Wahl, wenn Kontextlänge oder Bildeingabe wichtig sind, aber für kurze reine Text-Workloads ist das kleinere Modell völlig ausreichend.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free" auf "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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