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moka-ai · m3e-base

- Moka,此模型由 MokaAI 训练,开源和评测,训练脚本使用 uniem ,评测 BenchMark 使用 MTEB-zh - Massive,此模型通过**千万级** (2200w+) 的中文句对数据集进行训练 - Mixed,此模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码检索 - Embedding,此模型是文本嵌入模型,可以将自然语言转换成稠密的向量 - 2023.06.24,添加微调 M3E 的教程 notebook,几行代码,更佳适配! - 2023.06.14,添加了三个中文开源文本嵌入模型到评测中,包括 UER, ErLangShen, DMetaSoul - 2023.06.08,添加检索任务的评测结果,在 T2Ranking 1W 中文数据集上,m3e-base 在 ndcg@10 上达到了 0.8004,超过了 openai-ada-002 的 0.7786 - 2023.06.07,添加文本分类任务的评测结果,在 6 种文本分类数据集上,m3e-base 在 accuracy 上达到了 0.6157,超过了 openai-ada-002 的 0.5956

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情報更新日時2026/10/29 12:14:32
OVERVIEW

モデル紹介

- Moka,此模型由 MokaAI 训练,开源和评测,训练脚本使用 uniem ,评测 BenchMark 使用 MTEB-zh - Massive,此模型通过**千万级** (2200w+) 的中文句对数据集进行训练 - Mixed,此模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码检索 - Embedding,此模型是文本嵌入模型,可以将自然语言转换成稠密的向量 - 2023.06.24,添加微调 M3E 的教程 notebook,几行代码,更佳适配! - 2023.06.14,添加了三个中文开源文本嵌入模型到评测中,包括 UER, ErLangShen, DMetaSoul - 2023.06.08,添加检索任务的评测结果,在 T2Ranking 1W 中文数据集上,m3e-base 在 ndcg@10 上达到了 0.8004,超过了 openai-ada-002 的 0.7786 - 2023.06.07,添加文本分类任务的评测结果,在 6 种文本分类数据集上,m3e-base 在 accuracy 上达到了 0.6157,超过了 openai-ada-002 的 0.5956

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:来源未披露,须进一步核验。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。