模型介绍
**MiniCPM-Embedding** 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)、东北大学信息检索小组(NEUIR)共同开发的中英双语言文本嵌入模型,有如下特点: - 出色的中文、英文检索能力。 - 出色的中英跨语言检索能力。 MiniCPM-Embedding 基于 MiniCPM-2B-sft-bf16 训练,结构上采取双向注意力和 Weighted Mean Pooling [1]。采取多阶段训练方式,共使用包括开源数据、机造数据、闭源数据在内的约 600 万条训练数据。 **MiniCPM-Embedding** is a bilingual & cross-lingual text embedding model developed by ModelBest Inc. , THUNLP and NEUIR , featuring:
主要特点
特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
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。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用?
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗?
不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
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。