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NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

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

Nemotron 3.5 Embed 1B é um modelo de embedding da NVIDIA, lançado pelo provedor em 21 de outubro de 2026. Ele está na categoria de embeddings, e não na categoria de chat ou geração, portanto seu trabalho é transformar entradas em vetores, e não produzir respostas escritas. O nome reflete a família…

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

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

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) é um modelo de embedding da NVIDIA, publicado sob o id de modelo nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free em api14. Enquadra-se na categoria de embeddings, pelo que foi concebido para transformar entradas em representações vetoriais e não para gerar respostas de chat.…

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

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

A LiquidAI publica o LFM2.5-Embedding-350M, um modelo de embedding de texto da Liquid AI que é oferecido na api14 sob o id de modelo liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free. Ele fica na categoria de embeddings em vez da categoria de chat, portanto não é um modelo conversacional e não gera respostas em…

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyageai/voyage-code-4

voyage-code-4 é um modelo de embedding de código da Voyage AI, uma empresa da MongoDB. Pertence à categoria de embeddings e não à família de chat ou geração de texto, portanto sua função é transformar a entrada em vetores e não escrever respostas. A data de lançamento do provedor é 2026-08-13. Se…

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

voyageai/voyage-multimodal-3.5

VoyageAI pela MongoDB: voyage-multimodal-3.5 é um modelo de embedding multimodal da Voyage AI, uma empresa que agora faz parte da MongoDB. Ele está na categoria de embeddings e não na categoria de chat, portanto seu trabalho é transformar o conteúdo de entrada em vetores em vez de gerar respostas…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite

voyageai/voyage-4-lite

voyage-4-lite é um modelo de embedding da Voyage AI, a empresa por trás da família Voyage de modelos de recuperação, agora parte da MongoDB. Ele se situa na categoria de embeddings e não na categoria de chat, o que significa que não gera texto. Em vez disso, ele transforma texto em vetores que você…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4

voyageai/voyage-4

voyage-4 é um modelo de embedding de uso geral da Voyage AI, a empresa por trás da família de embeddings Voyage que agora faz parte da MongoDB. Ele está listado em api14 sob o id de modelo voyageai/voyage-4 e fica na categoria de embeddings, portanto é construído para transformar texto em vetores…

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

voyageai/voyage-4-large

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large é um modelo de embedding da Voyage AI, um fornecedor cujos modelos são distribuídos sob o nome VoyageAI by MongoDB. Ele está na categoria de embeddings, o que significa que foi construído para transformar texto em vetores em vez de gerar respostas de chat. Se…

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

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

O NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B é um modelo aberto de embeddings de texto da NVIDIA. Pertence à família Nemotron 3 e é distribuído como um modelo gratuito na api14 sob o identificador nvidia/nemotron-3-embed-1b:free. A NVIDIA posiciona-o como um modelo de embeddings e não como um modelo generativo de…

Google: Gemini Embedding 2

google/gemini-embedding-2

Google: Gemini Embedding 2 é um modelo de embedding da Google, listado em api14 sob o id de modelo google/gemini-embedding-2. Situa-se na categoria de embeddings e é descrito pela Google como o primeiro modelo de embedding multimodal da empresa. Em vez de gerar respostas de chat, converte entradas…

Google: Gemini Embedding 2 (batch)

google/gemini-embedding-2:batch

Google: Gemini Embedding 2 (batch) é um modelo de embeddings da Google. Está listado na api14 na categoria de embeddings, e a data de lançamento do fornecedor é 2026-05-20. A Google descreve-o como Gemini Embedding 2, o primeiro modelo de embeddings multimodal da empresa. Em vez de gerar respostas…

Google: Gemini Embedding 2 Preview

google/gemini-embedding-2-preview

Google: Gemini Embedding 2 Preview é um modelo de embedding do Google, publicado sob o id de modelo google/gemini-embedding-2-preview. Ele está na categoria de embeddings e é descrito pelo Google como seu primeiro modelo de embedding multimodal. É uma versão preview, o que vale a pena notar se você…

Perplexity: Embed V1 4B

perplexity/pplx-embed-v1-4b

Perplexity: Embed V1 4B é um modelo de embedding de texto da Perplexity, lançado pelo fornecedor em 16 de março de 2026. Pertence à categoria de embeddings e não à categoria de chat, o que significa que não gera respostas conversacionais. Em vez disso, transforma texto em representações vetoriais…

Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Perplexity: Embed V1 0.6B é um modelo de embedding de texto da Perplexity, lançado em 16 de março de 2026. Pertence à família pplx-embed-v1, que a Perplexity descreve como modelos de embedding de texto de última geração, criados para recuperação em escala web no mundo real. A variante de 0,6B…

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

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

O Llama Nemotron Embed VL 1B V2 é um modelo de embedding da NVIDIA, distribuído no api14 sob o id de modelo nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free. Pertence à categoria de embeddings, e seu propósito declarado é a recuperação multimodal de perguntas e respostas. É um modelo da classe 1B, o que o…

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

Thenlper: GTE-Base é um modelo de embedding da Thenlper, listado em api14 sob o id de modelo thenlper/gte-base. Está na categoria de embeddings, portanto não é um modelo de chat ou de geração de texto. A sua função é transformar texto em vetores que representam significado, e o fornecedor…

Thenlper: GTE-Large

thenlper/gte-large

Thenlper: GTE-Large é um modelo de embedding da Thenlper, listado na api14 sob o id de modelo thenlper/gte-large. Ele está na categoria de embeddings, o que significa que seu trabalho não é gerar respostas de chat, mas transformar texto em vetores que você pode armazenar, comparar e pesquisar. Se…

Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Intfloat: E5-Large-v2 é um modelo de embeddings da Intfloat. Pertence à categoria de embeddings, o que significa que a sua função é transformar texto em vetores em vez de gerar respostas de chat. O fornecedor descreve-o como mapeando frases, parágrafos e documentos em inglês para um espaço vetorial…

Intfloat: E5-Base-v2

intfloat/e5-base-v2

Intfloat: E5-Base-v2 é um modelo de embedding da Intfloat, listado na api14 sob o id de modelo intfloat/e5-base-v2. Ele está na categoria de embeddings, o que significa que não é um modelo de chat ou de geração de texto. Em vez de produzir respostas, ele transforma texto em vetores que você pode…

Intfloat: Multilingual-E5-Large

intfloat/multilingual-e5-large

Intfloat: Multilingual-E5-Large é um modelo de embeddings da Intfloat, listado na api14 na categoria de embeddings. Recebe texto como entrada e devolve embeddings como saída, pelo que não é um modelo de chat ou de geração de texto. O seu propósito é transformar linguagem em vetores que pode…

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 é um modelo de embedding da Sentence Transformers, listado no api14 na categoria embeddings. É um modelo compacto baseado no MiniLM cujo propósito é transformar texto em vetores, em vez de gerar texto. A data de lançamento do provedor registada para…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

sentence-transformers/all-minilm-l12-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 é um modelo de embedding do Sentence Transformers, distribuído através do api14 sob o id de modelo sentence-transformers/all-minilm-l12-v2. Pertence à categoria de embeddings, portanto o seu trabalho não é gerar respostas de chat, mas sim transformar texto…

BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

BAAI: bge-base-en-v1.5 é um modelo de embedding da BAAI, a Beijing Academy of Artificial Intelligence. Pertence à categoria de embeddings, o que significa que não foi criado para gerar respostas de chat ou completar texto. Em vez disso, transforma texto em vetores numéricos. É um modelo de língua…

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

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

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1 é um modelo de embedding da Sentence Transformers, um fornecedor conhecido pelos seus modelos de representação ao nível da frase. Enquadra-se na categoria de embeddings, o que significa que não gera texto. Em vez disso, converte texto em vetores que…

BAAI: bge-large-en-v1.5

baai/bge-large-en-v1.5

O BAAI bge-large-en-v1.5 é um modelo de embedding da BAAI, a Beijing Academy of Artificial Intelligence. Ele está na categoria de embeddings e não na categoria de chat, o que significa que não gera texto conversacional. Em vez disso, transforma texto em vetores que você pode armazenar, comparar e…

BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

BAAI: bge-m3 é um modelo de embeddings da BAAI, a Beijing Academy of Artificial Intelligence. Pertence à categoria de embeddings, o que significa que foi criado para transformar texto em vetores e não para gerar respostas de chat. Se a sua aplicação precisa de um modelo que responda a perguntas ou…

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 é um modelo de embedding da Sentence Transformers, uma família de modelos criada para transformar texto em vetores. Ele se situa na categoria de embeddings, o que significa que foi projetado para produzir representações de texto em vez de gerar texto em si.…

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/all-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 é um modelo de embeddings da Sentence Transformers, listado em api14 na categoria de embeddings. É um modelo compacto de embeddings de frases, e não um modelo de chat ou de geração de texto, portanto a sua função é transformar texto em vetores que capturam…

Mistral: Mistral Embed 2312

mistralai/mistral-embed-2312

Mistral Embed 2312 é um modelo de embedding da Mistral, listado em api14 sob o id de modelo mistralai/mistral-embed-2312. Ele está na categoria de embeddings, o que significa que seu trabalho é transformar texto em vetores em vez de gerar respostas de chat. A Mistral AI o desenvolveu como um modelo…

Google: Gemini Embedding 001

google/gemini-embedding-001

Google: Gemini Embedding 001 é um modelo de embedding do Google, listado em api14 sob o id de modelo google/gemini-embedding-001. Ele está na categoria de embeddings, e o Google o lançou em 31 de outubro de 2025. Seu propósito é transformar texto em representações vetoriais que você pode armazenar,…

OpenAI: Text Embedding Ada 002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI: Text Embedding Ada 002 é um modelo de embeddings da OpenAI, listado na api14 sob o id de modelo openai/text-embedding-ada-002. Pertence à categoria de embeddings e é descrito pelo fornecedor como o modelo de embedding de texto legado da OpenAI. Se já trabalhou com os endpoints de embedding…

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) é um modelo de embeddings da OpenAI, distribuído através da api14 sob o id de modelo openai/text-embedding-ada-002:batch. Pertence à categoria de embeddings, e a OpenAI descreve o text-embedding-ada-002 como o seu modelo de embeddings de texto legado. Se já…

Mistral: Codestral Embed 2505

mistralai/codestral-embed-2505

Mistral Codestral Embed 2505 é um modelo de embeddings da Mistral, lançado em 30 de outubro de 2025 e publicado na api14 sob o id de modelo mistralai/codestral-embed-2505. Ele fica na categoria de embeddings e não na categoria de chat, o que significa que não foi criado para manter uma conversa ou…

OpenAI: Text Embedding 3 Large

openai/text-embedding-3-large

OpenAI: Text Embedding 3 Large é um modelo de embedding da OpenAI, listado em api14 sob o id de modelo openai/text-embedding-3-large. Ele fica na categoria de embeddings e não na categoria de chat, o que significa que foi criado para transformar texto em vetores e não para gerar respostas…

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

openai/text-embedding-3-large:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch) é um modelo de embedding da OpenAI. Situa-se na categoria de embeddings, e a OpenAI descreve o text-embedding-3-large como o seu modelo de embedding mais capaz tanto para tarefas em inglês como em outras línguas. A variante batch exposta em api14 usa o id de…

OpenAI: Text Embedding 3 Small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI: Text Embedding 3 Small é um modelo de embedding da OpenAI, listado em api14 sob o id de modelo openai/text-embedding-3-small. Ele fica na categoria de embeddings, e a OpenAI o descreve como uma versão melhorada e mais eficiente do modelo de embedding ada. Em vez de gerar respostas de chat,…

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) é um modelo de embedding da OpenAI, oferecido através da api14. Pertence à categoria de embeddings, e o seu id de modelo na api14 é openai/text-embedding-3-small:batch. A OpenAI descreve o text-embedding-3-small como uma versão melhorada e com melhor…

Qwen: Qwen3 Embedding 8B

qwen/qwen3-embedding-8b

Qwen3 Embedding 8B é um modelo de embedding de texto da Qwen, parte da série Qwen3 Embedding que a Qwen descreve como sua mais recente linha proprietária construída especificamente para tarefas de embedding de texto e ranking. Ele está na categoria de embeddings e não na categoria de chat, portanto…

Qwen: Qwen3 Embedding 4B

qwen/qwen3-embedding-4b

Qwen: Qwen3 Embedding 4B é um modelo de embedding da Qwen, parte da série Qwen3 Embedding. A série é descrita como a mais recente família de modelos proprietários da Qwen, construída especificamente para tarefas de embedding de texto e ranking, e herda as capacidades multilíngues e o tratamento de…