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Avi Shmidman, Joshua Guedalia, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman, Eli Handel, Moshe Koppel, "Introducing BEREL: BERT Embeddings for Rabbinic-Encoded Language", Aug 2022 [arXiv:2208.01875] > NOTE: This code will **not** work and provide bad results if you use `BertTokenizer`. Please use `AutoTokenizer` or `BertTokenizerFast`.
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State-of-the-art language model for Hebrew, released here. - Prefix Segmentation - Morphological Disabmgiuation - Lexicographical Analysis (Lemmatization) - Syntactical Parsing (Dependency-Tree) - Named-Entity Recognition A live demo of the model with instant visualization of the syntax tree can be found here.
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DictaBERT-large-char is a BERT-style language model for Hebrew, based on the BERT-Large architecture with a character level tokenizer. This model is a BERT-Large adaptation of our BERT-Base Hebrew Character model (https://huggingface.co/dicta-il/dictabert-char), released in our 2025 W-NUT paper: Avi Shmidman and Shaltiel Shmidman, "Restoring Missing Spaces in Scraped Hebrew Social Media", The 10th Workshop on Noisy and User-generated Text (W-NUT), 2025 The model is pretrained with the masked-language-modeling objective, on a character basis. For a fine-tuned version of this model which is trained to produce Hebrew diacritization (nikud), see: https://huggingface.co/dicta-il/dictabert-large-char-menaked
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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 1.7-billion-parameter instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from Qwen3-1.7B-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.
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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 12-billion-parameter Hybrid-SSM instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.
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可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
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。
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。
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。
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。
