Hubris
Скачать из Google PlayСкачайте из RuStore
hubris
M

VoyageAI by MongoDB: rerank-3

mongodb/rerank-3
mongodb
Выпущена 30 сентября 2026 г.|32К контекст|6,31 ₽/М вход|по тарифу · выход

rerank-3 — это reranker, оптимизированный для качества и являющийся прямой заменой rerank-2.5, улучшая его на 0.80% NDCG@10 в среднем по оценкам доменов и на 3.35% по оценкам длинных документов,...

Провайдер для VoyageAI by MongoDB: rerank-3

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

mongodb
Контекст
32К
токенов
Макс. ответ
29К
токенов
Вход
6,31 ₽
за 1М токенов
Выход
0 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Реранкер

Другие модели от mongodb

VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite

rerank-3-lite — это переранжировщик, оптимизированный как по задержке, так и по качеству, и является прямой заменой rerank-2.5-lite, улучшая его на 0.94% NDCG@10 в среднем по оценкам доменов и на 1.86%...

32К контекст·от 2,52 ₽/М

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyage-code-4 — это модель для создания code embedding от Voyage AI, компании MongoDB. Она разработана для кодирующих агентов и извлечения кода, с Matryoshka embeddings на 2048t. Узнайте больше о voyage-code-4 здесь: mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models

32К контекст·от 15,15 ₽/М

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

rerank-2.5-lite — это переранжировщик, оптимизированный как по задержке, так и по качеству, обеспечивающий улучшение точности извлечения на 7,16% по сравнению с Cohere Rerank v3.5 на 93 наборах данных. Он также превзошел Cohere Rerank v3.5...

32К контекст·от 2,52 ₽/М

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

rerank-2.5 — это передовой реранкер, оптимизированный для качества, обеспечивающий улучшение точности извлечения на 7,94% по сравнению с Cohere Rerank v3.5 на 93 наборах данных. Он также превзошел Cohere Rerank v3.5 на 12,70%...

32К контекст·от 6,31 ₽/М

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

voyage-multimodal-3.5 — это современная мультимодальная embedding-модель, способная векторизовать не только текст, изображения и видео по отдельности, но и контент, который чередует все три модальности. Она обеспечивает отличную производительность для смешанных модальных поисков, включающих текст и визуальный контент, такой как скриншоты PDF, рисунки, таблицы, видео и многое другое. Благодаря обучению Matryoshka и обучению с учетом квантования, voyage-multimodal-3.5 поддерживает embedding-векторы с размерностью 2048, 1024, 512 и 256. Подробнее о voyage-multimodal-3.5 здесь: mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models

32К контекст·от 15,15 ₽/М

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite

voyage-4-lite — это легковесная встраиваемая модель общего назначения, оптимизированная для низкой задержки и стоимости. Благодаря Matryoshka learning и обучению с учетом квантования, voyage-4-lite поддерживает встраивания. Узнайте больше о voyage-4-lite здесь: mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models

32К контекст·от 2,52 ₽/М