Modelos692 modelos

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free

Nemotron 3.5 Embed 1B es un modelo de embeddings de NVIDIA, publicado por el proveedor el 21 de octubre de 2026. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la de chat o generación, por lo que su función es convertir las entradas en vectores en lugar de producir respuestas escritas. El…

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) es un modelo de embeddings de NVIDIA, publicado bajo el id de modelo nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free en api14. Se encuentra en la categoría de embeddings, por lo que está diseñado para convertir entradas en representaciones vectoriales en lugar de generar…

LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)

liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free

LiquidAI publica LFM2.5-Embedding-350M, un modelo de embeddings de texto de Liquid AI que se ofrece en api14 bajo el id de modelo liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, por lo que no es un modelo conversacional y no genera…

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyageai/voyage-code-4

voyage-code-4 es un modelo de embeddings de código de Voyage AI, una empresa de MongoDB. Pertenece a la categoría de embeddings en lugar de a la familia de chat o generación de texto, por lo que su función es convertir la entrada en vectores en lugar de escribir respuestas. La fecha de lanzamiento…

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

voyageai/voyage-multimodal-3.5

VoyageAI de MongoDB: voyage-multimodal-3.5 es un modelo de embeddings multimodal de Voyage AI, una empresa que ahora forma parte de MongoDB. Se ubica en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, por lo que su función es convertir el contenido de entrada en vectores en lugar de…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite

voyageai/voyage-4-lite

voyage-4-lite es un modelo de embeddings de Voyage AI, la empresa detrás de la familia Voyage de modelos de recuperación, ahora parte de MongoDB. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, lo que significa que no genera texto. En cambio, convierte texto en vectores que…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4

voyageai/voyage-4

voyage-4 es un modelo de embedding de propósito general de Voyage AI, la empresa detrás de la familia de embeddings Voyage que ahora forma parte de MongoDB. Está listado en api14 bajo el id de modelo voyageai/voyage-4 y se sitúa en la categoría de embeddings, por lo que está diseñado para convertir…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

voyageai/voyage-4-large

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large es un modelo de embeddings de Voyage AI, un proveedor cuyos modelos se distribuyen bajo el nombre VoyageAI by MongoDB. Se ubica en la categoría de embeddings, lo que significa que está construido para convertir texto en vectores en lugar de generar respuestas de…

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

nvidia/nemotron-3-embed-1b:free

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B es un modelo abierto de embeddings de texto de NVIDIA. Pertenece a la familia Nemotron 3 y se distribuye como modelo gratuito en api14 bajo el identificador nvidia/nemotron-3-embed-1b:free. NVIDIA lo posiciona como un modelo de embeddings en lugar de un modelo generativo…

Google: Gemini Embedding 2

google/gemini-embedding-2

Google: Gemini Embedding 2 es un modelo de embeddings de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemini-embedding-2. Se sitúa en la categoría de embeddings y Google lo describe como el primer modelo de embeddings multimodal de la compañía. En lugar de generar respuestas de chat,…

Google: Gemini Embedding 2 (batch)

google/gemini-embedding-2:batch

Google: Gemini Embedding 2 (batch) es un modelo de embeddings de Google. Está listado en api14 dentro de la categoría embeddings, y su fecha de lanzamiento por el proveedor es 2026-05-20. Google lo describe como Gemini Embedding 2, el primer modelo de embeddings multimodal de la compañía. En lugar…

Google: Gemini Embedding 2 Preview

google/gemini-embedding-2-preview

Google: Gemini Embedding 2 Preview es un modelo de embeddings de Google, publicado bajo el id de modelo google/gemini-embedding-2-preview. Se sitúa en la categoría de embeddings y Google lo describe como su primer modelo de embeddings multimodal. Es una versión preliminar, lo cual vale la pena…

Perplexity: Embed V1 4B

perplexity/pplx-embed-v1-4b

Perplexity: Embed V1 4B es un modelo de embedding de texto de Perplexity, publicado por el proveedor el 16 de marzo de 2026. Pertenece a la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, lo que significa que no genera respuestas conversacionales. En su lugar, convierte el texto en…

Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Perplexity: Embed V1 0.6B es un modelo de embeddings de texto de Perplexity, lanzado el 16 de marzo de 2026. Pertenece a la familia pplx-embed-v1, que Perplexity describe como modelos de embeddings de texto de vanguardia construidos para recuperación del mundo real a escala web. La variante de 0.6B…

NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 es un modelo de embeddings de NVIDIA, distribuido en api14 bajo el id de modelo nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free. Pertenece a la categoría de embeddings, y su propósito declarado es la recuperación multimodal para respuesta a preguntas. Es un modelo de clase…

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

Thenlper: GTE-Base es un modelo de embeddings de Thenlper, listado en api14 bajo el id de modelo thenlper/gte-base. Se encuentra en la categoría de embeddings, por lo que no es un modelo de chat ni de generación de texto. Su función es convertir texto en vectores que representan significado, y el…

Thenlper: GTE-Large

thenlper/gte-large

Thenlper: GTE-Large es un modelo de embeddings de Thenlper, listado en api14 bajo el id de modelo thenlper/gte-large. Se sitúa en la categoría de embeddings, lo que significa que su función no es generar respuestas de chat sino convertir texto en vectores que puedes almacenar, comparar y sobre los…

Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Intfloat: E5-Large-v2 es un modelo de embeddings de Intfloat. Pertenece a la categoría de embeddings, lo que significa que su función es convertir texto en vectores en lugar de generar respuestas de chat. El proveedor lo describe como un modelo que mapea oraciones, párrafos y documentos en inglés a…

Intfloat: E5-Base-v2

intfloat/e5-base-v2

Intfloat: E5-Base-v2 es un modelo de embeddings de Intfloat, listado en api14 bajo el id de modelo intfloat/e5-base-v2. Se sitúa en la categoría de embeddings, lo que significa que no es un modelo de chat ni de generación de texto. En lugar de producir respuestas, convierte texto en vectores que…

Intfloat: Multilingual-E5-Large

intfloat/multilingual-e5-large

Intfloat: Multilingual-E5-Large es un modelo de embeddings de Intfloat, listado en api14 dentro de la categoría embeddings. Toma texto como entrada y devuelve embeddings como salida, por lo que no es un modelo de chat ni de generación de texto. Su propósito es convertir el lenguaje en vectores que…

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 es un modelo de embeddings de Sentence Transformers, listado en api14 dentro de la categoría embeddings. Es un modelo compacto basado en MiniLM cuyo propósito es convertir texto en vectores en lugar de generar texto. La fecha de lanzamiento del…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

sentence-transformers/all-minilm-l12-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 es un modelo de embeddings de Sentence Transformers, distribuido a través de api14 bajo el id de modelo sentence-transformers/all-minilm-l12-v2. Pertenece a la categoría de embeddings, por lo que su función no es generar respuestas de chat sino convertir…

BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

BAAI: bge-base-en-v1.5 es un modelo de embeddings de BAAI, la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín. Pertenece a la categoría de embeddings, lo que significa que no está diseñado para generar respuestas de chat ni completar texto. En su lugar, convierte texto en vectores numéricos. Es un…

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1

sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1 es un modelo de embeddings de Sentence Transformers, un proveedor conocido por sus modelos de representación a nivel de frase. Se sitúa en la categoría de embeddings, lo que significa que no genera texto. En su lugar, convierte el texto en vectores…

BAAI: bge-large-en-v1.5

baai/bge-large-en-v1.5

BAAI bge-large-en-v1.5 es un modelo de embeddings de BAAI, la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, lo que significa que no genera texto conversacional. En su lugar, convierte el texto en vectores que puedes almacenar,…

BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

BAAI: bge-m3 es un modelo de embeddings de BAAI, la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín. Pertenece a la categoría de embeddings, lo que significa que está construido para convertir texto en vectores en lugar de generar respuestas de chat. Si tu aplicación necesita un modelo que responda…

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 es un modelo de embeddings de Sentence Transformers, una familia de modelos creada para convertir texto en vectores. Se ubica en la categoría de embeddings, lo que significa que está diseñado para producir representaciones de texto en lugar de generar texto…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/all-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 es un modelo de embeddings de Sentence Transformers, listado en api14 dentro de la categoría embeddings. Es un modelo compacto de embeddings de frases en lugar de un modelo de chat o de generación de texto, por lo que su trabajo es convertir texto en vectores…

Mistral: Mistral Embed 2312

mistralai/mistral-embed-2312

Mistral Embed 2312 es un modelo de embeddings de Mistral, listado en api14 bajo el id de modelo mistralai/mistral-embed-2312. Se encuentra en la categoría de embeddings, lo que significa que su función es convertir texto en vectores en lugar de generar respuestas de chat. Mistral AI lo desarrolló…

Google: Gemini Embedding 001

google/gemini-embedding-001

Google: Gemini Embedding 001 es un modelo de embeddings de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemini-embedding-001. Se encuentra en la categoría de embeddings, y Google lo lanzó el 31 de octubre de 2025. Su propósito es convertir texto en representaciones vectoriales que puedes…

OpenAI: Text Embedding Ada 002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI: Text Embedding Ada 002 es un modelo de embeddings de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/text-embedding-ada-002. Pertenece a la categoría de embeddings y el proveedor lo describe como el modelo de embedding de texto heredado de OpenAI. Si has trabajado antes con los…

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) es un modelo de embeddings de OpenAI, distribuido a través de api14 bajo el id de modelo openai/text-embedding-ada-002:batch. Pertenece a la categoría de embeddings, y OpenAI describe text-embedding-ada-002 como su modelo de embeddings de texto heredado. Si…

Mistral: Codestral Embed 2505

mistralai/codestral-embed-2505

Mistral Codestral Embed 2505 es un modelo de embeddings de Mistral, lanzado el 30 de octubre de 2025 y publicado en api14 bajo el id de modelo mistralai/codestral-embed-2505. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, lo que significa que no está construido para…

OpenAI: Text Embedding 3 Large

openai/text-embedding-3-large

OpenAI: Text Embedding 3 Large es un modelo de embeddings de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/text-embedding-3-large. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat, lo que significa que está diseñado para convertir texto en vectores en lugar de generar…

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

openai/text-embedding-3-large:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch) es un modelo de embeddings de OpenAI. Se sitúa en la categoría de embeddings, y OpenAI describe text-embedding-3-large como su modelo de embeddings más capaz tanto para tareas en inglés como en otros idiomas. La variante por lotes expuesta en api14 usa el id…

OpenAI: Text Embedding 3 Small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI: Text Embedding 3 Small es un modelo de embeddings de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/text-embedding-3-small. Se sitúa en la categoría de embeddings, y OpenAI lo describe como una versión mejorada y más eficiente del modelo de embeddings ada. En lugar de generar…

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) es un modelo de embeddings de OpenAI, ofrecido a través de api14. Pertenece a la categoría de embeddings, y su id de modelo en api14 es openai/text-embedding-3-small:batch. OpenAI describe text-embedding-3-small como una versión mejorada y con mejor…

Qwen: Qwen3 Embedding 8B

qwen/qwen3-embedding-8b

Qwen3 Embedding 8B es un modelo de embedding de texto de Qwen, parte de la serie Qwen3 Embedding que Qwen describe como su línea propietaria más reciente construida específicamente para tareas de embedding de texto y ranking. Se sitúa en la categoría de embeddings en lugar de la categoría de chat,…

Qwen: Qwen3 Embedding 4B

qwen/qwen3-embedding-4b

Qwen: Qwen3 Embedding 4B es un modelo de embedding de Qwen, parte de la serie Qwen3 Embedding. La serie se describe como la familia de modelos propietarios más reciente de Qwen, construida específicamente para tareas de embedding de texto y ranking, y hereda las capacidades multilingües y el manejo…