Modelli692 modelli

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

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

Nemotron 3.5 Embed 1B è un modello di embedding di NVIDIA, rilasciato dal provider il 21 ottobre 2026. Si colloca nella categoria degli embedding anziché in quella chat o generazione, quindi il suo compito è trasformare gli input in vettori anziché produrre risposte scritte. Il nome riflette la…

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

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

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) è un modello di embedding di NVIDIA, pubblicato con l'id modello nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free su api14. Rientra nella categoria embeddings, quindi è progettato per trasformare gli input in rappresentazioni vettoriali anziché generare risposte in chat. La…

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

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

LiquidAI pubblica LFM2.5-Embedding-350M, un modello di embedding testuale di Liquid AI offerto su api14 con l'id modello liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free. Si colloca nella categoria embeddings anziche in quella chat, quindi non e un modello conversazionale e non genera risposte in prosa. Il suo…

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyageai/voyage-code-4

voyage-code-4 è un modello di embedding per codice di Voyage AI, una società di MongoDB. Appartiene alla categoria degli embedding piuttosto che alla famiglia della chat o della generazione di testo, quindi il suo compito è trasformare l'input in vettori anziché scrivere risposte. La data di…

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

voyageai/voyage-multimodal-3.5

VoyageAI di MongoDB: voyage-multimodal-3.5 è un modello di embedding multimodale di Voyage AI, un'azienda ora parte di MongoDB. Appartiene alla categoria degli embedding e non a quella delle chat, quindi il suo compito è trasformare il contenuto di input in vettori anziché generare risposte…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite

voyageai/voyage-4-lite

voyage-4-lite è un modello di embedding di Voyage AI, l'azienda dietro la famiglia di modelli di retrieval Voyage, ora parte di MongoDB. Si colloca nella categoria degli embedding e non in quella delle chat, il che significa che non genera testo. Trasforma invece il testo in vettori che si…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4

voyageai/voyage-4

voyage-4 è un modello di embedding generico di Voyage AI, l'azienda dietro la famiglia di embedding Voyage che ora fa parte di MongoDB. È elencato su api14 con l'id del modello voyageai/voyage-4 e si colloca nella categoria embeddings, quindi è progettato per trasformare il testo in vettori anziché…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

voyageai/voyage-4-large

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large è un modello di embedding di Voyage AI, un provider i cui modelli sono distribuiti con il nome VoyageAI by MongoDB. Si colloca nella categoria embeddings, il che significa che è costruito per trasformare testo in vettori anziché per generare risposte…

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

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

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B è un modello di embedding testuale aperto di NVIDIA. Appartiene alla famiglia Nemotron 3 ed è distribuito come modello gratuito su api14 con l'identificatore nvidia/nemotron-3-embed-1b:free. NVIDIA lo posiziona come modello di embedding e non come modello di chat…

Google: Gemini Embedding 2

google/gemini-embedding-2

Google: Gemini Embedding 2 è un modello di embedding di Google, elencato su api14 con l'id modello google/gemini-embedding-2. Si colloca nella categoria embeddings ed è descritto da Google come il primo modello di embedding multimodale dell'azienda. Anziché generare risposte di chat, converte gli…

Google: Gemini Embedding 2 (batch)

google/gemini-embedding-2:batch

Google: Gemini Embedding 2 (batch) è un modello di embedding di Google. È elencato su api14 nella categoria embeddings, e la sua data di rilascio del provider è 2026-05-20. Google lo descrive come Gemini Embedding 2, il primo modello di embedding multimodale dell'azienda. Anziché generare risposte…

Google: Gemini Embedding 2 Preview

google/gemini-embedding-2-preview

Google: Gemini Embedding 2 Preview è un modello di embedding di Google, pubblicato con l'id modello google/gemini-embedding-2-preview. Si colloca nella categoria degli embeddings ed è descritto da Google come il suo primo modello di embedding multimodale. È una release di anteprima, cosa che vale…

Perplexity: Embed V1 4B

perplexity/pplx-embed-v1-4b

Perplexity: Embed V1 4B è un modello di embedding testuale di Perplexity, rilasciato dal provider il 16 marzo 2026. Appartiene alla categoria degli embedding e non a quella della chat, il che significa che non genera risposte conversazionali. Trasforma invece il testo in rappresentazioni vettoriali…

Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Perplexity: Embed V1 0.6B è un modello di embedding testuale di Perplexity, rilasciato il 16 marzo 2026. Appartiene alla famiglia pplx-embed-v1, che Perplexity descrive come modelli di embedding testuale allo stato dell'arte, costruiti per il recupero su scala web in scenari reali. La variante con…

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

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

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 è un modello di embedding di NVIDIA, distribuito su api14 con l'id modello nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free. Appartiene alla categoria embeddings, e il suo scopo dichiarato è il recupero per domande e risposte multimodali. È un modello di classe 1B, il che lo…

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

Thenlper: GTE-Base è un modello di embedding di Thenlper, elencato su api14 con l'id modello thenlper/gte-base. Si colloca nella categoria embeddings, quindi non è un modello di chat o di generazione di testo. Il suo compito è trasformare il testo in vettori che ne rappresentano il significato, e…

Thenlper: GTE-Large

thenlper/gte-large

Thenlper: GTE-Large è un modello di embedding di Thenlper, elencato su api14 con l'id del modello thenlper/gte-large. Si colloca nella categoria embeddings, il che significa che il suo compito non è generare risposte di chat ma trasformare il testo in vettori che puoi memorizzare, confrontare e su…

Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Intfloat: E5-Large-v2 è un modello di embeddings di Intfloat. Appartiene alla categoria degli embeddings, il che significa che il suo compito è trasformare il testo in vettori anziché generare risposte in chat. Il provider lo descrive come capace di mappare frasi, paragrafi e documenti in inglese…

Intfloat: E5-Base-v2

intfloat/e5-base-v2

Intfloat: E5-Base-v2 è un modello di embedding di Intfloat, elencato su api14 con l'id modello intfloat/e5-base-v2. Si colloca nella categoria embeddings, il che significa che non è un modello di chat o di generazione di testo. Invece di produrre risposte, trasforma il testo in vettori che puoi…

Intfloat: Multilingual-E5-Large

intfloat/multilingual-e5-large

Intfloat: Multilingual-E5-Large è un modello di embedding di Intfloat, elencato su api14 nella categoria embeddings. Prende testo come input e restituisce embedding come output, quindi non è un modello di chat o di generazione di testo. Il suo scopo è trasformare il linguaggio in vettori che puoi…

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 è un modello di embedding di Sentence Transformers, elencato su api14 nella categoria embeddings. È un modello compatto basato su MiniLM il cui scopo è trasformare il testo in vettori anziché generare testo. La data di rilascio del provider registrata…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

sentence-transformers/all-minilm-l12-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 è un modello di embedding di Sentence Transformers, distribuito tramite api14 con l'id del modello sentence-transformers/all-minilm-l12-v2. Appartiene alla categoria degli embeddings, quindi il suo compito non è generare risposte in chat ma trasformare il…

BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

BAAI: bge-base-en-v1.5 è un modello di embedding di BAAI, la Beijing Academy of Artificial Intelligence. Appartiene alla categoria degli embeddings, il che significa che non è progettato per generare risposte in chat o completare testo. Trasforma invece il testo in vettori numerici. È un modello…

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

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

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1 è un modello di embedding di Sentence Transformers, un provider noto per i suoi modelli di rappresentazione a livello di frase. Appartiene alla categoria degli embeddings, il che significa che non genera testo. Converte invece il testo in vettori…

BAAI: bge-large-en-v1.5

baai/bge-large-en-v1.5

BAAI bge-large-en-v1.5 è un modello di embedding di BAAI, la Beijing Academy of Artificial Intelligence. Si colloca nella categoria degli embeddings e non in quella delle chat, il che significa che non genera testo conversazionale. Trasforma invece il testo in vettori che puoi archiviare,…

BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

BAAI: bge-m3 è un modello di embedding di BAAI, la Beijing Academy of Artificial Intelligence. Appartiene alla categoria degli embeddings, il che significa che è costruito per trasformare il testo in vettori anziché per generare risposte in chat. Se la tua applicazione necessita di un modello che…

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 è un modello di embedding di Sentence Transformers, una famiglia di modelli creata per trasformare il testo in vettori. Rientra nella categoria degli embedding, il che significa che è progettato per produrre rappresentazioni del testo anziché generare testo…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/all-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 è un modello di embedding di Sentence Transformers, elencato su api14 nella categoria embeddings. È un modello compatto di embedding di frasi, non un modello di chat o di generazione di testo, quindi il suo compito è trasformare il testo in vettori che…

Mistral: Mistral Embed 2312

mistralai/mistral-embed-2312

Mistral Embed 2312 è un modello di embedding di Mistral, elencato su api14 con l'id modello mistralai/mistral-embed-2312. Si colloca nella categoria embeddings, il che significa che il suo compito è trasformare il testo in vettori anziché generare risposte di chat. Mistral AI lo ha sviluppato come…

Google: Gemini Embedding 001

google/gemini-embedding-001

Google: Gemini Embedding 001 è un modello di embedding di Google, elencato su api14 con l'id del modello google/gemini-embedding-001. Si colloca nella categoria embeddings, e Google lo ha rilasciato il 31 ottobre 2025. Il suo scopo è trasformare il testo in rappresentazioni vettoriali che puoi…

OpenAI: Text Embedding Ada 002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI: Text Embedding Ada 002 è un modello di embeddings di OpenAI, elencato su api14 con l'id modello openai/text-embedding-ada-002. Appartiene alla categoria embeddings ed è descritto dal provider come il modello di text embedding legacy di OpenAI. Se hai già lavorato con gli endpoint di…

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) è un modello di embeddings di OpenAI, distribuito tramite api14 con l'id del modello openai/text-embedding-ada-002:batch. Appartiene alla categoria embeddings, e OpenAI descrive text-embedding-ada-002 come il suo modello di text embedding legacy. Se hai già…

Mistral: Codestral Embed 2505

mistralai/codestral-embed-2505

Mistral Codestral Embed 2505 è un modello di embeddings di Mistral, rilasciato il 30 ottobre 2025 e pubblicato su api14 con l'id del modello mistralai/codestral-embed-2505. Si colloca nella categoria embeddings anziché in quella chat, il che significa che non è progettato per sostenere una…

OpenAI: Text Embedding 3 Large

openai/text-embedding-3-large

OpenAI: Text Embedding 3 Large è un modello di embedding di OpenAI, elencato su api14 con l'id modello openai/text-embedding-3-large. Si colloca nella categoria embeddings anziché in quella chat, il che significa che è progettato per trasformare il testo in vettori anziché per generare risposte…

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

openai/text-embedding-3-large:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch) è un modello di embedding di OpenAI. Si colloca nella categoria degli embeddings, e OpenAI descrive text-embedding-3-large come il suo modello di embedding più capace sia per attività in inglese che non in inglese. La variante batch esposta su api14 utilizza…

OpenAI: Text Embedding 3 Small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI: Text Embedding 3 Small è un modello di embedding di OpenAI, elencato su api14 con l'id del modello openai/text-embedding-3-small. Si colloca nella categoria degli embedding, e OpenAI lo descrive come una versione migliorata e più performante del modello di embedding ada. Invece di generare…

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) è un modello di embedding di OpenAI, offerto tramite api14. Appartiene alla categoria embeddings, e il suo model id su api14 è openai/text-embedding-3-small:batch. OpenAI descrive text-embedding-3-small come una versione migliorata e più performante del…

Qwen: Qwen3 Embedding 8B

qwen/qwen3-embedding-8b

Qwen3 Embedding 8B è un modello di embedding testuale di Qwen, parte della serie Qwen3 Embedding che Qwen descrive come la sua ultima linea proprietaria costruita specificamente per attività di embedding e ranking testuale. Si colloca nella categoria embeddings anziché in quella chat, quindi il suo…

Qwen: Qwen3 Embedding 4B

qwen/qwen3-embedding-4b

Qwen: Qwen3 Embedding 4B è un modello di embedding di Qwen, parte della serie Qwen3 Embedding. La serie è descritta come la più recente famiglia di modelli proprietari di Qwen, costruita specificamente per attività di embedding e ranking di testo, ed eredita le capacità multilingue e la gestione di…