BAAI/bge-large-en-v1.5 是一个大型英文文本嵌入模型，是 BGE (BAAI General Embedding) 系列的一部分。它在 MTEB 基准测试中取得了优异的表现，在 56 个数据集上的平均得分为 64.23，在检索、聚类、文本对分类等多个任务中表现出色。该模型支持最大 512 个 token 的输入长度，适用于各种自然语言处理任务，如文本检索、语义相似度计算等
BAAI/bge-large-zh-v1.5 是一个大型中文文本嵌入模型，是 BGE (BAAI General Embedding) 系列的一部分。该模型在 C-MTEB 基准测试中表现出色，在 31 个数据集上的平均得分为 64.53，在检索、语义相似度、文本对分类等多个任务中都取得了优异成绩。它支持最大 512 个 token 的输入长度，适用于各种中文自然语言处理任务，如文本检索、语义相似度计算等
BGE-M3 是一个多功能、多语言、多粒度的文本嵌入模型。它支持三种常见的检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索。该模型可以处理超过100种语言，并且能够处理从短句到长达8192个词元的长文档等不同粒度的输入。BGE-M3在多语言和跨语言检索任务中表现出色，在 MIRACL 和 MKQA 等基准测试中取得了领先结果。它还具有处理长文档检索的能力，在 MLDR 和 NarritiveQA 等数据集上展现了优秀性能
BAAI/bge-reranker-v2-m3 是一个轻量级的多语言重排序模型。它基于 bge-m3 模型开发，具有强大的多语言能力，易于部署，并且推理速度快。该模型采用查询和文档作为输入，直接输出相似度分数，而不是嵌入向量。它适用于多语言场景，特别是在中文和英文处理方面表现出色
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MiniMax-H3（Hailuo-03）多模态参考生视频，2K 直出。支持文本 + 参考图/参考视频/参考音频组合驱动，5-15 秒时长。 按输入视频秒数及输出视频秒数计费，当前标记是每秒价格
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