MODEL VARLIĞI
nomic-embed-text-v1.5
nomic-embed-text-v1.5, Nomic AI'nin yeniden üretilebilirlik iddiasıyla yayımladığı gömme modeli ve alandaki ayrıcalıklı yeri buradan geliyor: yalnızca ağırlıklar değil, eğitim verisi ve eğitim kodu da (contrastors deposu) açık. 100M parametre, 8.192 token bağlam ve 768 boyutlu vektör sunuyor; Matryoshka ile boyut 512, 256, 128 ve 64'e indirilebiliyor. MTEB puanı 768 boyutta 62,28, 256 boyutta 61,04 — boyut düşerken kayıp sınırlı. v2-moe çıktıktan sonra çok dilli işlerde yerini ona bıraktı.
Künye
Açık ağırlık- Geliştirici
- Nomic AI
- Model tipi
- Gömme (embedding)
- Bağlam
- 8.192 token
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
- Yönetilen API
- Var
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 8.192 token bağlam penceresi
- 768 boyutlu vektör; Matryoshka ile 512, 256, 128 ve 64'e indirilebilir
- Eğitim verisi ve eğitim kodunun tamamı açık (contrastors deposu)
- Apache-2.0 lisansı ile ticari kullanıma açık
- MTEB 62,28 (768 boyut), 61,96 (512), 61,04 (256)
- Görev tipine göre gömme: search_document, search_query, classification, clustering
Sınırlılıklar
- Önceki nesil; çok dilli işler için Nomic v2-moe öneriliyor
- 100M parametre ile 2026 nesli modellerin erişim kalitesinin altında
- Kesin yayın tarihi model kartı ile makale tarihi arasında çeliştiği için yazılmadı
- Yalnızca gömme üretir; yeniden sıralama için ayrı model gerekiyor
Tipik kullanım alanları
- Denetlenebilirlik ve yeniden üretilebilirlik gereken araştırma projeleri
- Kendi altyapısında çalıştırılan RAG hatları
- Vektör boyutu kısıtı olan depolama katmanları
- Eğitim verisi şeffaflığının zorunlu olduğu kamu/akademi projeleri
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.