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AI 모델 탐색 63
Decision-2.0-Vega-27B
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자세히 보기 ↗mmbert-32k-yarn
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자세히 보기 ↗A **multilingual embedding model** with 32K context window and **2D Matryoshka** support for flexible efficiency-quality tradeoffs. 1. **Dimension Reduction** (Matryoshka): Truncate embeddings to smaller dimensions with minimal quality loss 2. **Layer Reduction** (Adaptive): Use intermediate layer outputs for faster inference mmBERT-Embed is significantly faster due to: 1. **Flash Attention 2** - BGE-M3 lacks FA2 (O(n) vs O(n²) attention) 2. **Encoder architecture** - Qwen3 uses decoder with causal masking 3. **Smaller model** - 307M vs 569M/600M params
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자세히 보기 ↗mmbert-embed-finance
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자세히 보기 ↗This is the **merged** version of the mmBERT-32K factcheck classifier model, ready for direct inference without PEFT. - **Base Model**: vllm-sr/mmbert-32k-yarn - **Task**: Text Classification - **Number of Labels**: 2 - **Context Length**: 32,768 tokens - **Architecture**: ModernBERT with YaRN RoPE scaling - **LoRA Adapter**: vllm-sr/mmbert32k-factcheck-classifier-lora - **Base Model**: vllm-sr/mmbert-32k-yarn
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Full merged model for intent classification based on mmBERT-32K-YaRN (32K context, multilingual). This is the LoRA adapter merged with the base model for direct inference without PEFT. biology, business, chemistry, computer science, economics, engineering, health, history, law, math, other, philosophy, physics, psychology This merged model is compatible with the candle-binding Rust library for high-performance inference in production systems.
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자세히 보기 ↗modernbert-base-32k
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗multi-modal-embed-small
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자세히 보기 ↗Vela-1.0-Encoder-307M
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자세히 보기 ↗Vela-1.0-Encoder-307M-Domain
vllm-srVela Domain identifies the subject of a request across 14 domains to help select relevant models and tools. Macro F1 (×100) on the same development sets, compared with the original mmBERT32K Domain model. Higher is better. Short requests cover English, Chinese, Spanish, French, German and Japanese. Long-context evaluation uses 28 English/Chinese examples extended to each length. Both models process the complete input in FP32. These development sets informed Vela checkpoint selection; they are not an independent test set.
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자세히 보기 ↗Connect requests with the right context. Vela Embedding powers multilingual semantic matching, retrieval, and memory in your router. Compared with the original mmBERT Embedding. Scores are ×100; higher is better. Both models use 22 layers, 768 dimensions and FP32. The MTEB rows use each task's standard main metric; SummScreenFD uses its validation split.
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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COST EXPLORER
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
MODEL HANDBOOK
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.