Source: https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/ Language: uz # NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/facts.json) ## [NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-nemotron-3-5-embed-8b-free/) `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` NVIDIAEmbeddinglarKirish 0,00 US$ / 1KChiqish — Hujjatlar bo‘yicha maʼnoviy qidiruv va RAG yaratish uchun NVIDIAʼning ko‘p tilli matn embeddinglari. ### Bilimlar bazasidan maʼno bo‘yicha qidiruv Nemotron 3.5 Embed 8B — so‘rov va hujjatlarni embeddinglarga aylantiruvchi NVIDIA modeli. Bu sonli ifodalar savol shakli manbadagi so‘zlardan farq qilganda matnlarni mazmuniga ko‘ra solishtirishga yordam beradi. Model korporativ bilimlar bazasi, maʼlumot xizmati va javob tayyorlashdan avval hujjat tanlaydigan ilovaning qidiruv qatlamiga mos. Asl NVIDIA modeli matn va hujjat tasvirlarini yagona ifodalar makonida birlashtiradi; 3.5 avlodi sahifalarning vizual mazmuni bo‘yicha qidirishni qo‘shadi. Bu Ailoot kartochkasida uning matnli jarayoni ishlatiladi: kirishda matn, chiqishda vektor. Ailootʼda embeddings orqali matnli kirish va vektorli chiqish mavjud. Ilova asl material ifodasini olib, uni indeksdagi yaqin yozuvlarni izlash uchun ishlatadi. Izohli, izchil javob kerak bo‘lsa, topilgan matnlarni foydalanuvchi savoli bilan birga alohida generatsiya modeliga berish mumkin. ### 8B versiyasining farqi Matn kodlash asosida Nemotron 3 Embed 8B yotadi. 3.5 avlodini yaratishda NVIDIA bu matn qismi va embeddinglar makonini saqlab, asl modelni qo‘shimcha imkoniyatlar bilan kengaytirgan. Eʼlon qilingan kartochkada token ifodalarini o‘rtachalash va L2-normalizatsiya orqali olingan 4096 qiymatli chiqish tavsiflangan. Vektor indeksi tayyorlanganda uning o‘lchami usulning haqiqiy javobiga moslashtirilishi kerak. Matnli qidiruv 34 tilda, jumladan rus tilida baholangan. Bu ko‘p tilli yo‘riqnoma va maʼlumotnomalar uchun modelni umumiy qidiruv qatlami sifatida ko‘rishga imkon beradi. Tanlash natijasi baza tarkibi, hujjatlarni bo‘lish va foydalanuvchilarga xos savollarga bog‘liq; uni o‘z sohangiz materiallarida tekshirish foydali. ### Ish jarayoni 1. Asl hujjatlarni har biri tugallangan javob yoki izohni qamraydigan parchalarga bo‘ling. 2. Embeddinglarni olib, matn, sarlavha va manba havolasi bilan birga saqlang. 3. Foydalanuvchi savolini ayni modelda aylantirib, yaqin yozuvlarni toping. 4. Topilgan parchalarni ko‘rsating yoki manbalarga asoslangan javob tayyorlash uchun RAGʼda ishlating. ### Kirish hajmi Bu variant uchun Ailoot matnli kontekst va 32768 tokenli kirish chegarasini ko‘rsatadi. Uzun hujjat parchalarini asl materialga umumiy havolasi bor mustaqil yozuvlar sifatida saqlash mumkin. Modelning mavjud natijasi — ilova keyingi ishlovda foydalanadigan matn embeddingidir. ### Ailoot API orqali mavjud Kirish `text` Chiqish `embedding` Kontekst 32 768 *token* Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,00 US$ */ 1K* `nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free` · JSON ``` {"about":"### Bilimlar bazasidan maʼno bo‘yicha qidiruv\n\nNemotron 3.5 Embed 8B — so‘rov va hujjatlarni embeddinglarga aylantiruvchi NVIDIA modeli. Bu sonli ifodalar savol shakli manbadagi so‘zlardan farq qilganda matnlarni mazmuniga ko‘ra solishtirishga yordam beradi. Model korporativ bilimlar bazasi, maʼlumot xizmati va javob tayyorlashdan avval hujjat tanlaydigan ilovaning qidiruv qatlamiga mos.\n\nAsl NVIDIA modeli matn va hujjat tasvirlarini yagona ifodalar makonida birlashtiradi; 3.5 avlodi sahifalarning vizual mazmuni bo‘yicha qidirishni qo‘shadi. Bu Ailoot kartochkasida uning matnli jarayoni ishlatiladi: kirishda matn, chiqishda vektor.\n\nAilootʼda embeddings orqali matnli kirish va vektorli chiqish mavjud. Ilova asl material ifodasini olib, uni indeksdagi yaqin yozuvlarni izlash uchun ishlatadi. Izohli, izchil javob kerak bo‘lsa, topilgan matnlarni foydalanuvchi savoli bilan birga alohida generatsiya modeliga berish mumkin.\n\n### 8B versiyasining farqi\n\nMatn kodlash asosida Nemotron 3 Embed 8B yotadi. 3.5 avlodini yaratishda NVIDIA bu matn qismi va embeddinglar makonini saqlab, asl modelni qo‘shimcha imkoniyatlar bilan kengaytirgan. Eʼlon qilingan kartochkada token ifodalarini o‘rtachalash va L2-normalizatsiya orqali olingan 4096 qiymatli chiqish tavsiflangan. Vektor indeksi tayyorlanganda uning o‘lchami usulning haqiqiy javobiga moslashtirilishi kerak.\n\nMatnli qidiruv 34 tilda, jumladan rus tilida baholangan. Bu ko‘p tilli yo‘riqnoma va maʼlumotnomalar uchun modelni umumiy qidiruv qatlami sifatida ko‘rishga imkon beradi. Tanlash natijasi baza tarkibi, hujjatlarni bo‘lish va foydalanuvchilarga xos savollarga bog‘liq; uni o‘z sohangiz materiallarida tekshirish foydali.\n\n### Ish jarayoni\n\n1. Asl hujjatlarni har biri tugallangan javob yoki izohni qamraydigan parchalarga bo‘ling.\n2. Embeddinglarni olib, matn, sarlavha va manba havolasi bilan birga saqlang.\n3. Foydalanuvchi savolini ayni modelda aylantirib, yaqin yozuvlarni toping.\n4. Topilgan parchalarni ko‘rsating yoki manbalarga asoslangan javob tayyorlash uchun RAGʼda ishlating.\n\n### Kirish hajmi\n\nBu variant uchun Ailoot matnli kontekst va 32768 tokenli kirish chegarasini ko‘rsatadi. Uzun hujjat parchalarini asl materialga umumiy havolasi bor mustaqil yozuvlar sifatida saqlash mumkin. Modelning mavjud natijasi — ilova keyingi ishlovda foydalanadigan matn embeddingidir.","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":"Hujjatlar bo‘yicha maʼnoviy qidiruv va RAG yaratish uchun NVIDIAʼning ko‘p tilli matn embeddinglari."} ``` ## Savollar Vazifam uchun modelni qanday tanlayman? Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi. Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi? Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring. Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima? Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning. So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman? Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi. Obuna nima beradi? Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi. 50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman? Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi. ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.