The all-MiniLM-L6-v2 embedding model maps sentences and short paragraphs into a 384-dimensional dense vector space, enabling high-quality semantic representations that are ideal for downstream tasks such as information retrieval, clustering,...
Resultat och priser visas bara när de finns i den aktuella källan. “Ej publicerat” är inte ett nollresultat.
| Modellversion | SWE-Bench | MMLU | GPQA | Kontext | Pris / 1M in/ut | Kunskapsgräns | Källa | Datum |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| all-MiniLM-L6-v2 | Ej publicerat | Ej publicerat | Ej publicerat | 512 tokens | Ej publicerat | Ej publicerat | Saknas | 2025-11-17 |
sentence-transformers/all-minilm-l6-v2