Hugging Face model card
필드: tags, gated, summary, datasets, languages, library name, pipeline tag
multi-qa-mpnet-base-dot-v1
This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and was designed for **semantic search**. It has been trained on 215M (question, answer) pairs from diverse sources. For an introduction to semantic search, have a look at: SBERT.net - Semantic Search
- 컨텍스트
- 512
- 최대 출력
- 알 수 없음
- 입력
- US$0.005
- 출력
- US$0.00
권장 사용 사례
현재 데이터의 강점
- 512-token context window
- text input
- 11 supported API parameters listed
제한 및 주의사항
- Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
기능
모델 고유 정보
모델- 추론
- 알 수 없음
- 오픈 가중치
- 알 수 없음
제공사 엔드포인트 정보
제공사 엔드포인트- 도구 호출
- 미지원
- 구조화 출력
- 지원
- 스트리밍
- 알 수 없음
- 프롬프트 캐시
- 알 수 없음
- 배치
- 알 수 없음
- 파인튜닝
- 알 수 없음
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 제공사 가격
제공사 엔드포인트: sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
- 입력
- US$0.005 100만 토큰당
- 출력
- US$0.00 100만 토큰당
- 캐시 입력
- 알 수 없음 100만 토큰당
- 이미지 출력
- 알 수 없음 100만 토큰당
출처 및 검증
Official model documentation
필드: model identity
OpenRouter Models API
필드: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters
자주 묻는 질문
답변은 위에 표시된 것과 동일한 출처 기반 모델 및 제공사 데이터에서 생성됩니다.
multi-qa-mpnet-base-dot-v1은 Sentence Transformers의 Other 패밀리에 속한 AI 모델이며, 등록된 컨텍스트 창은 512입니다.
모델 사양과 가격은 제공사와 시점에 따라 달라질 수 있습니다. 운영 사용 전 출처와 검증일을 확인하세요.