Embeddings - DirectIA

BAAI: bge-m3

BAAI: bge-m3 est un modèle d’embedding dense publié par BAAI sous licence MIT. Il compte 568 millions de paramètres, tous actifs, produit des vecteurs de 1024 dimensions et accepte jusqu’à 8 194 tokens de contexte, ce qui le place dans la catégorie des encodeurs utilisables sur des…

BAAI: bge-large-en-v1.5

BAAI: bge-large-en-v1.5 est un modèle d’embedding dense publié par BAAI sous licence MIT le 18 novembre 2025. Il compte 335 millions de paramètres, tous actifs, produit des vecteurs de 1024 dimensions et accepte jusqu’à 8 192 tokens de contexte.

Intfloat: Multilingual-E5-Large

Intfloat: Multilingual-E5-Large est un modèle d’embedding dense publié par Intfloat sous licence MIT le 18 novembre 2025. Il compte 560 millions de paramètres, tous actifs, produit des vecteurs de 1024 dimensions et accepte jusqu’à 8 192 tokens en entrée, un format adapté à des passages…

google/gemini-embedding-001

google/gemini-embedding-001 est un modèle d’embedding de Google, sorti le 7 mars 2025. Il convertit du texte en vecteurs denses de 3 072 dimensions, avec une fenêtre de contexte de 2 048 tokens. Aucune licence ouverte n’est indiquée dans les faits disponibles, ce qui le situe plutôt…

ibm-granite/granite-embedding-278m-multilingual

ibm-granite/granite-embedding-278m-multilingual est un modèle d’embedding d’IBM publié le 18 décembre 2024 sous licence Apache 2.0. Il compte 278 millions de paramètres actifs, produit des vecteurs denses de 768 dimensions et accepte des séquences de 512 tokens, un format adapté à des…

Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0

Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 est un modèle d’embedding publié par Snowflake le 4 décembre 2024 sous licence Apache 2.0. Il compte 568 millions de paramètres, produit des vecteurs denses de 1024 dimensions et accepte jusqu’à 8 192 tokens en entrée, ce qui le place dans la…

jinaai/jina-embeddings-v3

jinaai/jina-embeddings-v3 est un modèle d’embedding dense publié par Jina AI le 18 septembre 2024, sous licence CC-BY-NC 4.0. Il compte 572 millions de paramètres actifs, accepte jusqu’à 8 194 tokens en contexte et produit des vecteurs de 1 024 dimensions.