EmbeddingGemma 2

EmbeddingGemma — Google DeepMind

AI 模型

EmbeddingGemma由Google DeepMind开发，是一个轻量级的开放嵌入模型系列，优化用于设备端使用。它支持多模态任务，使日常设备上的跨模态搜索和检索系统成为可能。

nomic-embed-text-v2-moe

AI 模型

最先进的多语言专家混合文本嵌入模型。它支持大约 100 种语言，并在多语言检索任务中表现出色，提供灵活的嵌入维度和降低的存储成本。nomic-embed-text-v2-moe 是一款最先进的多语言专家混合文本嵌入模型。它支持大约 100 种语言，并在多语言检索任务中表现出色，提供灵活的嵌入维度和降低的存储成本。

Jina Embeddings v3

AI 模型

多语言、多任务的文本嵌入模型，旨在支持各种自然语言处理应用。它支持长输入序列和特定任务的嵌入，使其在不同用例中具有多功能性。Jina Embeddings v3 是一个多语言、多任务的文本嵌入模型，旨在支持各种自然语言处理应用。它支持长输入序列和特定任务的嵌入，使其在不同用例中具有多功能性。

Phi-4-reasoning-vision-15B

AI 模型

微软开发的多模态AI模型，旨在处理需要视觉-语言理解和推理能力的任务。它在科学推理和计算机使用代理任务中表现出色，适用于各种应用。Phi-4-reasoning-vision-15B是微软开发的多模态AI模型，旨在处理需要视觉-语言理解和推理能力的任务。它在科学推理和计算机使用代理任务中表现出色，适用于各种应用。

Gemma 4 — Google DeepMind

AI 模型

一系列轻量级的开放模型，基于驱动 Gemini 模型的相同技术构建。它使开发人员能够为各种平台创建 AI 应用程序，提高移动设备和物联网设备的效率和智能。Gemma 是一系列轻量级的开放模型，基于驱动 Gemini 模型的相同技术构建。它使开发人员能够为各种平台创建 AI 应用程序，提高移动设备和物联网设备的效率和智能。

nomic-embed-text-v1.5 · Hugging Face

AI 模型

多模态嵌入模型，利用 Matryoshka 表示学习，允许灵活的嵌入大小，同时保持性能。它支持聚类和分类等多种任务，适用于多样的人工智能应用。Nomic-embed-text-v1.5 是一个多模态嵌入模型，利用 Matryoshka 表示学习，允许灵活的嵌入大小，同时保持性能。它支持聚类和分类等多种任务，适用于多样的人工智能应用。

Gemma 4 12B 统一模型

AI 模型

Gemma 4 12B 统一模型由 Google DeepMind 开发，是一个多模态 AI 模型，旨在实现高效的本地执行。它支持文本、图像和音频输入，提供先进的推理和编码能力，并具有较大的上下文窗口。

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

AI 模型

先进的人工智能模型，旨在处理复杂任务和深度推理。它在多模态理解方面表现出色，提供智能且简洁的响应，非常适合学习、规划和构建创新应用。Gemini 3.1 Pro 是一款先进的人工智能模型，旨在处理复杂任务和深度推理。它在多模态理解方面表现出色，提供智能且简洁的响应，非常适合学习、规划和构建创新应用。