モデル紹介
- 中英日韩四个语种，以及中英日韩四个语种的跨语种能力(Multilingual and Crosslingual capability in English, Chinese, Japanese and Korean)； - RAG优化，适配更多真实业务场景(RAG adaptation for more domains, including Education, Law, Finance, Medical, Literature, FAQ, Textbook, Wikipedia, etc.)； - BCEmbedding 适配长文本做rerank(Handle long passages reranking more than 512 limit in BCEmbedding )； - RerankerModel可以提供 **“绝对”分数**，低质量passage过滤阈值推荐0.35或0.4。（RerankerModel provides **"meaningful" (for filtering bad passages with a threshold of 0.35 or 0.4) similarity score**） - **最佳实践（Best practice）** ：embedding召回top50-100片段，reranker对这50-100片段精排，最后取top5-10片段。（1. Get top 50-100 passages with bce-embedding-base_v1 for "`recall`"； 2. Rerank passages with bce-reranker-base_v1 and get top 5-10 for "`precision`" finally. ） - `BCEmbedding`技术博客（ **Technical Blog** ）: 为RAG而生-BCEmbedding技术报告 - Related link for **EmbeddingModel** : bce-embedding-base_v1 - RAG applications: QAnything, ragflow, HuixiangDou, ChatPDF. - Efficient inference framework: ChatLLM.cpp, Xinference, mindnlp (Huawei GPU, 华为GPU).
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。
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。
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。