clip-models
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AI 모델 탐색 124
falcon-40b-code-alpaca
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자세히 보기 ↗falcon-7b-code-alpaca
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자세히 보기 ↗flat-2d-animerge
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자세히 보기 ↗To run the model on GPU, you need to install Flash Attention. You may either install from pypi (which may not work with fused-dense), or from source. To install from source, clone the GitHub repository: The code provided here should work with commit `43950dd`. Change to the cloned repo and install: If you would like to use fused MLPs (e.g. to use activation checkpointing), you may install fused-dense also from source:
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자세히 보기 ↗jina-bert-implementation
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자세히 보기 ↗jina-clip-implementation
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자세히 보기 ↗jina-clip-v1
jinaai`jina-clip-v1` is a state-of-the-art English **multimodal (text-image) embedding model**. Traditional text embedding models, such as jina-embeddings-v2-base-en, excel in text-to-text retrieval but incapable of cross-modal tasks. Models like openai/clip-vit-base-patch32 effectively align image and text embeddings but are not optimized for text-to-text retrieval due to their training methodologies and context limitations. `jina-clip-v1` bridges this gap by offering robust performance in both domains. Its text component matches the retrieval efficiency of `jina-embeddings-v2-base-en`, while its overall architecture sets a new benchmark for cross-modal retrieval. This dual capability makes it an excellent tool for multimodal retrieval-augmented generation (MuRAG) applications, enabling seamless text-to-text and text-to-image searches within a single model.
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자세히 보기 ↗jina-clip-v2
jinaaiThis model is based on the paper jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images. `jina-clip-v2` is a **general-purpose multilingual multimodal embedding model for text & images**. Multimodal embeddings enable searching and understanding data across different modalities through a coherent representation. They serve as the backbone of neural information retrieval and multimodal GenAI applications.
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자세히 보기 ↗`jina-code-embeddings` is an embedding model for code retrieval. The model supports various types of code retrieval (text-to-code, code-to-code, code-to-text, code-to-completion) and technical question answering across 15+ programming languages. Built on Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B, `jina-code-embeddings-0.5b` features: - **Multilingual support** (15+ programming languages) and compatibility with a wide range of domains, including web development, software development, machine learning, data science, and educational coding problems. - **Task-specific instruction prefixes** for NL2Code, Code2Code, Code2NL, Code2Completion, and Technical QA, which can be selected at inference time. - **Flexible embedding size**: dense embeddings are 896-dimensional by default but can be truncated to as low as 64 with minimal performance loss.
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자세히 보기 ↗`jina-code-embeddings` is an embedding model for code retrieval. The model supports various types of code retrieval (text-to-code, code-to-code, code-to-text, code-to-completion) and technical question answering across 15+ programming languages. Please refer to our technical report of jina-code-embeddings for training details and benchmarks. If you find it useful in your research, please cite the following paper:
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자세히 보기 ↗jina-colbert-v1-en
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자세히 보기 ↗jina-colbert-v2
jinaaiJinaColBERT V2 (`jina-colbert-v2`) is a new model based on the JinaColBERT V1 that expands on the capabilities and performance of the `jina-colbert-v1-en` model. Like the previous release, it has Jina AI’s 8192 token input context and the improved efficiency, performance, and explainability of token-level embeddings and late interaction. - Multilingual support for dozens of languages, with strong performance on major global languages. - Matryoshka embeddings, which allow users to trade between efficiency and precision flexibly. - Superior retrieval performance when compared to the English-only `jina-colbert-v1-en`. JinaColBERT V2 offers three different versions for different embeddings dimensions: `jinaai/jina-colbert-v2`: 128 dimension embeddings `jinaai/jina-colbert-v2-96`: 96 dimension embeddings `jinaai/jina-colbert-v2-64`: 64 dimension embeddings
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자세히 보기 ↗jina-colbert-v2-64
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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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?+
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