모델 정보

BidirLM-1B-Embedding

BidirLM · BidirLM-1B-Embedding

BidirLM is a family of 5 frontier bidirectional encoders, including an omnimodal variant at 2.5B, adapted from causal decoder LLMs. Contrary to contrastive-only models, BidirLM relies on a prior masking phase (MNTP) that enables state-of-the-art results on task-specific fine-tuning (NER, classification, NLI) while achieving frontier performance on embedding benchmarks (MTEB) against open-source alternatives. > *From the paper. MTEB(Multilingual, v2) below matches the paper; the LongEmbed table reports additional long-context results.* (\*) Evaluated at `max_seq_length=512`, matching the paper. The architecture supports much longer context (see the LongEmbed table below); on the MTEB leaderboard the shared LEMBPasskeyRetrieval task is scored at long context, making the leaderboard MTEB(Multilingual, v2) ~0.4 higher than this table.

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임베딩과 유사도license:apache-2.0
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모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:16:40
OVERVIEW

모델 소개

BidirLM is a family of 5 frontier bidirectional encoders, including an omnimodal variant at 2.5B, adapted from causal decoder LLMs. Contrary to contrastive-only models, BidirLM relies on a prior masking phase (MNTP) that enables state-of-the-art results on task-specific fine-tuning (NER, classification, NLI) while achieving frontier performance on embedding benchmarks (MTEB) against open-source alternatives. > *From the paper. MTEB(Multilingual, v2) below matches the paper; the LongEmbed table reports additional long-context results.* (\*) Evaluated at `max_seq_length=512`, matching the paper. The architecture supports much longer context (see the LongEmbed table below); on the MTEB leaderboard the shared LEMBPasskeyRetrieval task is scored at long context, making the leaderboard MTEB(Multilingual, v2) ~0.4 higher than this table.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
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월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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출처 및 추적 기록

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。