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Llama2 13B（带嵌入输出）

使用Qwen2-7b-Instruct模型进行文本嵌入

一个用于文本、音频和图像嵌入在同一空间的模型

E5-mistral-7b-instruct 语言嵌入模型

snowflake-arctic-embed 是一套专注于创建高质量检索模型的文本嵌入模型系列，其设计针对性能进行了优化

Jina-CLIP v2：具备89种语言多语言支持的9亿参数多模态嵌入模型，支持512x512图像分辨率，并采用套娃式表征结构

这是一个语言模型，可用于获取适合下游任务（如语义搜索和聚类）的文档嵌入。

通用文本嵌入（GTE）模型。

nomic-embed-text-v1 是一款具备 8192 上下文长度的文本编码器，在短文本和长文本任务中的表现均超越 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 和 text-embedding-3-small 模型

BAAI的bge-en-large-v1.5用于文本序列嵌入

multilingual-e5-large：一种多语言文本嵌入模型

返回 clip-vit-large-patch14 模型的 CLIP 特征