This model takes a question answer pair as an input and outputs a value representing its prediction about whether the input was a valid question and answer pair or not. The model is a pretrained BERT-base-cased with a sequence classification head. The QA evaluator was originally designed to be used with the t5-base-question-generator for evaluating the quality of generated questions. The input for the QA evaluator follows the format for `BertForSequenceClassification`, but using the question and answer as the two sequences. Inputs should take the following format:

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granite-embedding-small-english-r2

ibm-granite

**模型摘要：** Granite-embedding-small-english-r2 是 Granite Embeddings 系列中的一个 4700 万参数稠密双编码器嵌入模型，可用于生成高质量的文本嵌入。该模型根据最长 8192 个 token 的上下文长度，输出维度为 384 的嵌入向量。与其他大多数开源模型相比，该模型仅使用开放许可且对企业友好的相关性配对数据集进行训练，此外还使用了 IBM 收集和生成的数据集。r2 版本的模型在标准及 IBM 构建的信息检索基准测试（BEIR、ClapNQ）、代码检索（COIR）、长文档搜索基准测试（MLDR、LongEmbed）、多轮对话（MTRAG）、表格检索（NQTables、OTT-QA、AIT-QA、MultiHierTT、OpenWikiTables）以及众多企业应用场景中均表现出色。这些模型采用双编码器架构，能够从查询、段落和文档等文本输入中生成高质量嵌入，从而通过余弦相似度实现无缝比较。Granite-embedding-small-english-r2 基于面向检索的预训练、对比微调、知识蒸馏和模型合并技术构建，经过优化以确保查询与段落嵌入之间具有良好的对齐性。

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granite-guardian-hap-125m

ibm-granite

基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题

API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

找到适合你的 AI 模型。

探索 AI 模型 2428

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OpenThai-SystemOne-Ollama

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granite-embedding-small-english-r2

granite-guardian-hap-125m

暂未找到匹配模型

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资讯看趋势，工具提效率，模型筑可能。