NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) बनाम Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) (मुफ्त) और Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 ($0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) | Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | NVIDIA | Sentence Transformers |
| इनपुट | - | $0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65) |
| संदर्भ विंडो | 32,768 | 512 |
| अधिकतम आउटपुट | 29,491 | 460 |
| इनपुट | text, image | text |
| आउटपुट | embeddings | embeddings |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 21 अक्टू॰ 2026 | 17 नव॰ 2025 |
मुख्य अंतर
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) 64.0× ज़्यादा context पढ़ता है (32,768 tokens)।
विस्तार से
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) NVIDIA का एक embedding मॉडल है, जो मॉडल id nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free के अंतर्गत सूचीबद्ध है। Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2, Sentence Transformers का एक embedding मॉडल है, जो मॉडल id sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों embeddings श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी chat completions या free text उत्पन्न नहीं करता; प्रत्येक इनपुट लेता है और एक vector representation लौटाता है जिसका उपयोग आप search, clustering, deduplication या classification के लिए कर सकते हैं। इन्हें कौन बनाता है, इसका अंतर मुख्य रूप से इस बात पर असर डालता है कि आप अपने डेटा पर उनसे कैसा व्यवहार अपेक्षित करते हैं, क्योंकि NVIDIA एक नया मॉडल देता है जबकि all-mpnet-base-v2 एक लंबे समय से स्थापित Sentence Transformers checkpoint है।
सबसे स्पष्ट तकनीकी अंतर context length का है। Nemotron 3.5 Embed 1B अधिकतम 32768 tokens स्वीकार करता है, जबकि all-mpnet-base-v2 अधिकतम 512 tokens स्वीकार करता है। यह इस बात में बड़ा अंतर है कि chunking की आवश्यकता से पहले आप एक ही call में कितना text embed कर सकते हैं। Nemotron 3.5 Embed 1B text और image इनपुट भी स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है, इसलिए यह इनपुट पक्ष पर multimodal है। all-mpnet-base-v2 केवल text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है। यहाँ दिए गए डेटा में कोई भी मॉडल supported parameters उजागर नहीं करता, इसलिए आपको यह अपेक्षा नहीं करनी चाहिए कि किसी एक के लिए dimensions या pooling options जैसे tunable knobs प्रलेखित हों। qualitative comparison Nemotron 3.5 Embed 1B को बड़े context वाला बताता है, और price फ़ील्ड अज्ञात हैं, इसलिए live table जाँचने तक उन्हें लगभग तुलनीय मानें।
व्यावहारिक चयन के लिए, Nemotron 3.5 Embed 1B तब चुनें जब आपके दस्तावेज़ लंबे हों, जब आप किसी पूरे page, transcript या report को पहले विभाजित किए बिना embed करना चाहते हों, या जब आपके इनपुट में text के साथ images भी शामिल हों। 32768 token window आपको आक्रामक chunking से बचने देता है, जो अक्सर retrieval के लिए अर्थ को बेहतर बनाए रखता है। all-mpnet-base-v2 तब चुनें जब आपके इनपुट छोटे हों, जैसे वाक्य, product titles, छोटी queries या अलग-अलग paragraphs, और जब आप image handling के बिना एक सादा text-only embedding pipeline चाहते हों। यदि आपका corpus पहले से कुछ सौ tokens तक chunked है, तो छोटा context window कोई सीमा नहीं है, और सरल text-only interface को समझना आसान हो सकता है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI-compatible है। आप अपना input अपनी api14 key के साथ embeddings endpoint पर भेजते हैं, और दोनों के बीच आप केवल model id string बदलते हैं। NVIDIA मॉडल के लिए nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free उपयोग करें और Sentence Transformers मॉडल के लिए sentence-transformers/all-mpnet-base-v2। request का स्वरूप, response का स्वरूप और लौटाए गए vectors को पढ़ने का तरीका वही रहता है, इसलिए आप client code फिर से लिखे बिना किसी config value या environment variable में id बदलकर अपने डेटा पर परिणामों की तुलना कर सकते हैं।
एक स्थिति ऐसी है जहाँ all-mpnet-base-v2 छोटे window के बावजूद बेहतर विकल्प बना रहता है। यदि आपके सभी इनपुट छोटे text हैं और आपके पास कोई images नहीं हैं, तो Nemotron 3.5 Embed 1B का अतिरिक्त context और multimodal input आपके लिए कुछ नहीं करते, और एक text-only मॉडल आपकी pipeline और आपके evaluation को सरल रखता है। यह तब भी स्वाभाविक विकल्प है जब आपके पास पहले से tooling, thresholds या index settings उसके 512 token व्यवहार के अनुसार tuned हों और आप अपने corpus को फिर से chunk नहीं करना चाहते।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free" से "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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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