モデル情報

gliner-pii-large-v1.0

knowledgator · gliner-pii-large-v1.0

A production-grade open-source model for privacy-focused PII, PHI, and PCI detection with zero-shot entity recognition capabilities. This model was developed in collaboration between Wordcab and Knowledgator. For enterprise-ready, specialized PII/PHI/PCI models, contact us at info@wordcab.com. GLiNER (Generalist and Lightweight Named Entity Recognition) is a bidirectional transformer model that can identify **any entity type** without predefined categories. Unlike traditional NER models that are limited to specific entity classes, GLiNER allows you to specify exactly what entities you want to extract at runtime. - **Zero-shot recognition**: Extract any entity type without retraining - **Privacy-first**: Process sensitive data locally without API calls - **Lightweight**: Much faster than large language models for NER tasks - **Production-ready**: Quantization-aware training with FP16 and UINT8 ONNX models - **Comprehensive**: 60+ predefined PII categories with custom entity support

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト分析license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:15:42
OVERVIEW

モデル紹介

A production-grade open-source model for privacy-focused PII, PHI, and PCI detection with zero-shot entity recognition capabilities. This model was developed in collaboration between Wordcab and Knowledgator. For enterprise-ready, specialized PII/PHI/PCI models, contact us at info@wordcab.com. GLiNER (Generalist and Lightweight Named Entity Recognition) is a bidirectional transformer model that can identify **any entity type** without predefined categories. Unlike traditional NER models that are limited to specific entity classes, GLiNER allows you to specify exactly what entities you want to extract at runtime. - **Zero-shot recognition**: Extract any entity type without retraining - **Privacy-first**: Process sensitive data locally without API calls - **Lightweight**: Much faster than large language models for NER tasks - **Production-ready**: Quantization-aware training with FP16 and UINT8 ONNX models - **Comprehensive**: 60+ predefined PII categories with custom entity support

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。