Source: https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/
Language: kk

# NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/facts.json)

## [NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/)

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B көптілді сұраулар мен үзінділерді іздеу және RAG үшін 2048 өлшемді векторларға айналдырады. Оның құжатталған отбасы 32,768 токендік тізбекті және қайта нормализацияланған қысқартылған вектор өлшемдерін қолдайды.

- [**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/#method-0)

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Nemotron 3 Embed 1B — NVIDIA-ның көптілді және тіларалық іздеуге, семантикалық ұқсастыққа арналған мәтіндік эмбеддинг модельдер тобы. Ол сұрақты немесе үзіндіні іздеу жүйесі басқа мәтін көрсетілімдерімен салыстыра алатын тығыз векторға айналдырады. Өндіруші құжатталған 1B шығарылымдарын отыз төрт тілдік баптау мен тілдік нұсқада, соның ішінде ағылшын, араб, қытай, орыс, жапон, корей және Hinglish тілдерінде бағалайды.

#### Энкодер және көрсетілім

Өндірушінің модель карточкасы Ministral 3 негізінде алынған сиретілген, екібағытты трансформерді сипаттайды. Оның шамамен 1,14 миллиард параметрі бар және әр мәтінге бір эмбеддинг алу үшін токен деңгейіндегі көрсетілімдердің орташа мәнін есептейді. Төл шығысы — 2048 өлшемді жылжымалы нүктелі вектор. Бұл эмбеддингі жасалатын сұраққа жазбаша жауап емес, іздеуге арналған көрсетілім.

Өндіруші осы көрсетілімнің бірінші бөлігін, мысалы 1024 немесе 512 өлшемін сақтауды да қолдайды. Қысқартылған векторды қиып алғаннан кейін қайта L2 нормалау керек. Іздеу тапсырмасының сұрау және корпус жақтарында таңдалған көрсетілім ұзындығы мен нормалауды бірізді ұстаңыз. Вектор ұзындығы мен кіріс тізбегінің ұзындығы — бөлек қасиеттер.

#### Сұрау мен үзіндіні дайындау

Құжатталған іздеу тәртібі сұрақ үшін «query:», құжат мәтіні үшін «passage:» қолданады. Өндіруші мысалдары кодтау алдында осы рөлдерді қосып, нормаланған векторларды косинустық ұқсастыққа тең скалярлық көбейтіндімен салыстырады. Өңделмеген корпус көрсетілімін басқаша дайындалған сұраумен араластырмай, таңдалған үдеріс күтетін дайындауды пайдаланыңыз.

Практикалық жинақта техникалық түсіндірмелер, ережелер немесе кодқа қатысты құжаттама болуы мүмкін. Функцияның белгілі бір жағдайды қалай өңдейтіні туралы сұрақ сол әрекетті сипаттайтын бастапқы үзіндіні немесе код үзіндісін табуы тиіс. Нақты үзінді мәтінімен бірге идентификаторларды, тақырыптарды және тиісті шарттарды сақтаңыз. Вектор кандидатты іздеуге қолжетімді етеді; сақталған дереккөзді оқырман немесе кейінгі RAG жауап кезеңі қолданады.

#### Ұзын бастапқы материал

Құжатталған ең үлкен тізбек ұзындығы — 32 768 токен. Модель көлемді мәтінді қабылдай алса да, үзінді шекараларын саналы таңдаңыз. Толық бөлім анықтама мен оның ерекшеліктерін сақтай алады; мақсатты үзінді нақты жауапты тексеруді жеңілдетеді. Модель терезесінен асқан кірістерді бөлу немесе қысқарту қажет, сондықтан алынып тасталған соңын көрсетілімге енген мазмұн деп қабылдамаңыз.

Эмбеддингі жасалған әр элементті өзінің негізгі құжатымен және нұсқасымен байланыстырыңыз. Есеп үшін бөлім тақырыбын және сұраққа қатысты қорытындының айналасындағы түсіндірмені сақтаңыз. Код іздеу үшін үзіндімен бірге функция атауын, тиісті интерфейсті және әрекетін сақтаңыз. Бұл іздеу кезеңі кандидатты қайтарғанда нақты бастапқы материал береді.

#### Топ нұсқалары және нәтижені пайдалану

NVIDIA 1B тобының BF16 және NVFP4 нұсқаларын құжаттайды. Квантталған модель карточкасы осы екі шығарылымның эмбеддинг кеңістігі ортақ екенін айтып, нұсқа ауыстырғанда өкілдік материалда іздеу сапасын тексеруді ұсынады. Мәлімделген ортақ көрсетілім — 2048 шығыс мәні бар кез келген модельге ортақ ереже емес, осы аталған жұп туралы өндірушінің мәлімдемесі.

Пайдалы нәтиже — моделі, өлшем таңдауы және дайындауы тіркелген сұрау векторы немесе индекстелген бастапқы жинақ. Кандидат мәтінін идентификаторымен бірге қайтарып, қажетті ақпаратты беретін-бермейтінін тексеріңіз. Өндіруші іздеу моделі әр сұраққа дұрыс үзіндіні табуға кепілдік бермейтінін нақты ескертеді; кейінгі қайта ранжирлеу немесе жауап кезеңі осы кандидаттармен өзінің бөлек тапсырмасы ретінде жұмыс істейді.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`

### Бастау

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B көптілді сұраулар мен үзінділерді іздеу және RAG үшін 2048 өлшемді векторларға айналдырады. Оның құжатталған отбасы 32,768 токендік тізбекті және қайта нормализацияланған қысқартылған вектор өлшемдерін қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін · token\_ids

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings`

Кіріс

`text`, `token_ids`

Шығыс

`embedding`

Контекст

32 768 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nvidia/nemotron-3-embed-1b:free | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 32 768 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`session_id` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`trace` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`provider` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`input_shapes` | Параметр талаптарыstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Параметр`encoding_format` | Параметр талаптарыfloat |
| Параметр`dimensions_override` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`max_input_budget_units` | Параметр талаптары32768 |
| Параметр`multimodal_objects` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, token\_ids |

Өмірлік цикл: `synchronous_json`

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

### Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим

Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда

Икемді режим

Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда

Ой қорытудың ең жоғары деңгейі

Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

#### Ailoot мөлшерлемелері

#### Баптаулар бойынша бағалар

| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
| --- | --- | --- |
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері **$0** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ **—** / 1K токен |

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='nvidia/nemotron-3-embed-1b:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`object` | Түріstring |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\] |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `ctx`: `32768`; `input.budget.maximum`: `32768` (UTF8 байттары); `input.min_items`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## 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.