Source: https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Language: kk # NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/facts.json) ## [NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/) `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` NVIDIAЭмбеддингтерКіріс 0,00 $ / 1KШығыс — Құжаттар бойынша мағыналық іздеу мен RAG құруға арналған NVIDIA көптілді мәтіндік эмбеддингтері. ### Білім базасынан мағына бойынша іздеу Nemotron 3.5 Embed 8B — сұраулар мен құжаттарды эмбеддингтерге айналдыратын NVIDIA моделі. Бұл сандық бейнелер сұрақ тұжырымы дереккөздегі сөздерден өзгеше болғанда мәтінді мазмұны бойынша салыстыруға көмектеседі. Модель ұйым білім базасының, анықтамалық қызметтің және жауап дайындамас бұрын құжаттарды іріктейтін қолданбаның іздеу қабатына жарайды. Бастапқы NVIDIA моделі мәтін мен құжат кескіндерін ортақ бейнелеу кеңістігіне біріктіреді; 3.5 буыны беттердің көрнекі мазмұны бойынша іздеуді қосады. Осы Ailoot карточкасында оның мәтіндік сценарийі пайдаланылады: кірісте мәтін, шығыста вектор. Ailoot-та embeddings арқылы мәтіндік кіріс пен векторлық шығыс қолжетімді. Қолданба бастапқы материал бейнесін алып, оны индекстегі жақын жазбаларды іздеуге пайдаланады. Түсіндірмесі бар тұтас жауап қажет болса, табылған мәтіндерді пайдаланушы сұрағымен бірге бөлек генерация моделіне беруге болады. ### 8B нұсқасы несімен ерекшеленеді Мәтінді кодтау негізінде Nemotron 3 Embed 8B жатыр. 3.5 буынын жасағанда NVIDIA осы мәтіндік бөлікті және оның эмбеддинг кеңістігін сақтап, бастапқы модельді қосымша мүмкіндіктермен кеңейтті. Жарияланған карточкада токен бейнелерін орташалау мен L2-нормалау арқылы алынған 4096 мәндік шығыс сипатталған. Векторлық индекс дайындағанда оның өлшемі әдістің нақты жауабына сәйкестендірілуі керек. Мәтіндік іздеу орыс тілін қоса 34 тілде бағаланған. Бұл модельді көптілді нұсқаулықтар мен анықтамалықтарға ортақ іздеу қабаты ретінде қарастыруға мүмкіндік береді. Іріктеу нәтижесі база құрамына, құжаттарды бөлуге және пайдаланушыларға тән сұрақтарға байланысты; оны өз салаңыз материалдарында тексерген пайдалы. ### Жұмыс үдерісі 1. Бастапқы құжаттарды әрқайсысында аяқталған жауап не түсіндірме бар үзінділерге бөліңіз. 2. Эмбеддингтерін алып, оларды мәтінмен, тақырыппен және дереккөз сілтемесімен бірге сақтаңыз. 3. Пайдаланушы сұрағын сол модельмен түрлендіріп, жақын жазбаларды табыңыз. 4. Табылған үзінділерді көрсетіңіз не дереккөзге сүйенген жауап дайындау үшін RAG-та пайдаланыңыз. ### Кіріс көлемі Бұл нұсқаға Ailoot мәтіндік контекст пен 32768 токендік кіріс шегін көрсетеді. Ұзын құжат үзінділерін бастапқы материалға ортақ сілтемесі бар дербес жазбалар ретінде сақтауға болады. Модельдің қолжетімді нәтижесі — қолданба әрі қарай өңдеуде пайдаланатын мәтін эмбеддингі. ### Ailoot API арқылы қолжетімді Кіріс `text` Шығыс `embedding` Контекст 32 768 *токен* Жауаптың ең көп көлемі Каталогта көрсетілмеген Кіріс 0,00 $ */ 1K* `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` · JSON ``` {"about":"### Білім базасынан мағына бойынша іздеу\n\nNemotron 3.5 Embed 8B — сұраулар мен құжаттарды эмбеддингтерге айналдыратын NVIDIA моделі. Бұл сандық бейнелер сұрақ тұжырымы дереккөздегі сөздерден өзгеше болғанда мәтінді мазмұны бойынша салыстыруға көмектеседі. Модель ұйым білім базасының, анықтамалық қызметтің және жауап дайындамас бұрын құжаттарды іріктейтін қолданбаның іздеу қабатына жарайды.\n\nБастапқы NVIDIA моделі мәтін мен құжат кескіндерін ортақ бейнелеу кеңістігіне біріктіреді; 3.5 буыны беттердің көрнекі мазмұны бойынша іздеуді қосады. Осы Ailoot карточкасында оның мәтіндік сценарийі пайдаланылады: кірісте мәтін, шығыста вектор.\n\nAiloot-та embeddings арқылы мәтіндік кіріс пен векторлық шығыс қолжетімді. Қолданба бастапқы материал бейнесін алып, оны индекстегі жақын жазбаларды іздеуге пайдаланады. Түсіндірмесі бар тұтас жауап қажет болса, табылған мәтіндерді пайдаланушы сұрағымен бірге бөлек генерация моделіне беруге болады.\n\n### 8B нұсқасы несімен ерекшеленеді\n\nМәтінді кодтау негізінде Nemotron 3 Embed 8B жатыр. 3.5 буынын жасағанда NVIDIA осы мәтіндік бөлікті және оның эмбеддинг кеңістігін сақтап, бастапқы модельді қосымша мүмкіндіктермен кеңейтті. Жарияланған карточкада токен бейнелерін орташалау мен L2-нормалау арқылы алынған 4096 мәндік шығыс сипатталған. Векторлық индекс дайындағанда оның өлшемі әдістің нақты жауабына сәйкестендірілуі керек.\n\nМәтіндік іздеу орыс тілін қоса 34 тілде бағаланған. Бұл модельді көптілді нұсқаулықтар мен анықтамалықтарға ортақ іздеу қабаты ретінде қарастыруға мүмкіндік береді. Іріктеу нәтижесі база құрамына, құжаттарды бөлуге және пайдаланушыларға тән сұрақтарға байланысты; оны өз салаңыз материалдарында тексерген пайдалы.\n\n### Жұмыс үдерісі\n\n1. Бастапқы құжаттарды әрқайсысында аяқталған жауап не түсіндірме бар үзінділерге бөліңіз.\n2. Эмбеддингтерін алып, оларды мәтінмен, тақырыппен және дереккөз сілтемесімен бірге сақтаңыз.\n3. Пайдаланушы сұрағын сол модельмен түрлендіріп, жақын жазбаларды табыңыз.\n4. Табылған үзінділерді көрсетіңіз не дереккөзге сүйенген жауап дайындау үшін RAG-та пайдаланыңыз.\n\n### Кіріс көлемі\n\nБұл нұсқаға Ailoot мәтіндік контекст пен 32768 токендік кіріс шегін көрсетеді. Ұзын құжат үзінділерін бастапқы материалға ортақ сілтемесі бар дербес жазбалар ретінде сақтауға болады. Модельдің қолжетімді нәтижесі — қолданба әрі қарай өңдеуде пайдаланатын мәтін эмбеддингі.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","ctx":32768,"formats":["embeddings"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":32768,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free","short":"Құжаттар бойынша мағыналық іздеу мен RAG құруға арналған NVIDIA көптілді мәтіндік эмбеддингтері."} ``` ## Сұрақтар Міндетіме сай модельді қалай таңдаймын? Алдымен қажетті кіріс пен шығысты анықтаңыз: мәтін, сурет, аудио немесе видео. Содан кейін үйлесімді API әдістерін, модельдің нақты ID мәнін немесе бүркеншік атау қазір сілтейтін модельді, бағаны және есептеу бірлігін салыстырыңыз. GET /v1/models тегін және кілтіңізге қолжетімді модельдер тізімін береді. Әр модель барлық API әдісін және медиа түрін қолдай ма? Модель карточкасында көрсетілген API әдістері мен кіріс/шығыс деректерінің түрлерін пайдаланыңыз. Мәтін, сурет, аудио немесе видео қолдауы таңдалған модель мен әдіске байланысты; деректеріңізді жібермес бұрын тиісті сұрау мысалын тексеріңіз. Модельдің ID мәні мен бүркеншік атаудың айырмашылығы қандай? Модельдің нақты ID мәні белгілі бір модельді анықтайды. Бүркеншік атау модельге сілтейді және оның нысанасы өзгеруі мүмкін. Каталогтан бүркеншік атаудың қазір қай модельге сілтейтінін тексеріңіз; интеграцияңызға белгілі бір модель қажет болса, нақты ID мәнін пайдаланыңыз. Сұрау жібермес бұрын бағаларды қалай салыстырамын? Таңдалған API әдісінің бағасы мен есептеу бірлігін модель карточкасынан қараңыз. Бірдей бірлік пен кіріс/шығыс деректерінің бірдей түрін салыстырыңыз; сұраулар тарихында нақты пайдалану көлемі мен шегерілген сома көрсетіледі. Жазылым не береді? Тұрақты жұмысқа токен сатып алу жеңілдігін. Сұрау көлеміне сай тариф таңдаңыз; жазылым шарты мен бағасы рәсімдегенде көрсетіледі. 50% дейінгі промокод жеңілдігін қалай қолданамын? Токен сатып алғанда промокод енгізіңіз. Соңғы сома науқан шартымен қайта есептеледі; жеңілдік төлемге дейін көрінеді. ## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді. Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі. Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.