Bge m3
7900°
BAAI | model osadzania | licencja MIT | 4.3 GB jako torrent. Gęste + rzadkie + wielowektorowe wyszukiwanie w jednym checkpoint. Pełne lustrzane repozytorium BAAI/bge-m3. Szczegóły dostępne w naszym repozytorium github: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
Poradniki do tego modelu
Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania
Co to jest The Hugging Bay? Lustrzany indeks otwartych modeli i jak zweryfikować pobranie za pomocą jego sum kontrolnych
Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić
Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)
Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notatki kapitana
Notatki z 2026-10-13
BGE-M3 to model osadzający od BAAI, który łączy gęste wyszukiwanie, rzadkie wyszukiwanie i wielowektorowe (w stylu ColBERT) wyszukiwanie w jednym punkcie kontrolnym. Ta potrójna funkcjonalność w jednym modelu to główny powód, by sięgnąć po niego zamiast prostszego embeddera. Nadaje się dla programistów budujących wyszukiwarki, systemy RAG lub dowolne rozwiązania wymagające elastycznego wyszukiwania bez konieczności zarządzania wieloma modelami.
Znany z
- Trzy tryby wyszukiwania — gęsty, rzadki, wielowektorowy — w jednym punkcie kontrolnym.
- Licencja MIT: liberalna do użytku komercyjnego i badawczego.
- Pobranie 4,3 GB, dostępne jako mirror torrentowy.
- Wsparte przez BAAI, to samo laboratorium stojące za rodziną embeddingów BGE.
Uważaj na
- To jest model osadzający, nie generatywny — produkuje wektory, nie tekst.
- Status otwartych wag jest niejasny na tej stronie; sprawdź repozytorium BAAI bezpośrednio przed budową na nim.
- Brak szczegółów karty modelu tutaj; zapoznaj się z GitHub FlagEmbedding dla pełnych informacji o użyciu i wydajności.
Najlepszy do
Podpowiedzi do wypróbowania
Porównaj podobieństwo zdań
Mam dwa zdania: 'Architektura transformera zrewolucjonizowała NLP' oraz 'Mechanizmy uwagi zmieniły działanie modeli językowych.' Korzystając z gęstych embeddingów BGE-M3, wyjaśnij, jak obliczyć ich podobieństwo kosinusowe i co oznacza wynik 0,85 w porównaniu do 0,40 w kontekście ich relacji semantycznej.
Zaprojektuj pipeline wyszukiwania RAG
Buduję system generacji wspomaganej wyszukiwaniem (RAG) na korpusie 50 000 dokumentów technicznych. Przeprowadź mnie przez użycie trzech trybów wyszukiwania BGE-M3 — gęstego, rzadkiego i wielowektorowego — razem, kiedy każdy tryb jest najbardziej przydatny i jak łączyć ich wyniki podczas zapytania.
Wybierz odpowiedni tryb wyszukiwania
Moje zapytania wyszukiwawcze to krótkie frazy kluczowe, np. 'pole daty faktury', ale dokumenty to długie umowy prawne. Który z trybów wyszukiwania BGE-M3 — gęsty, rzadki czy wielowektorowy — powinien mieć największą wagę i dlaczego? Jakie są kompromisy każdego z nich w tym konkretnym przypadku?
Porównaj z
- Claude Opus 5.5Model tylko z APIKontekst 1,000,000 tokenów · $4.00/M wejście, $20.00/M wyjście
- Claude Fable 5.1Model tylko z APIKontekst 1,000,000 tokenów · $10.00/M wejście, $50.00/M wyjście
- GPT-6 AstraModel tylko z APIKontekst 1,050,000 tokenów · $10.00/M wejście, $50.00/M wyjście
- Gemini 4 ArgonModel tylko z APIKontekst 1,048,576 tokenów · $2.00/M wejście, $10.00/M wyjście
Więcej modeli tekstowych od baai
Pytania, które ludzie zadają
- Czy mogę uruchomić BGE-M3 lokalnie?
- Model jest dostępny jako 4,3 GB torrent i ma licencję MIT, więc możesz go uruchomić na własnym sprzęcie; sprawdź GitHub FlagEmbedding dla rekomendowanej konfiguracji inferencji.
- Czym BGE-M3 różni się od innych modeli embeddingowych?
- Większość modeli embeddingowych obsługuje tylko gęste wyszukiwanie; BGE-M3 dodaje rzadkie i wielowektorowe (w stylu ColBERT) w tym samym punkcie kontrolnym, pozwalając wybrać lub łączyć tryby bez ładowania osobnych modeli.
- Czy to jest model do czatu lub generowania tekstu?
- Nie — BGE-M3 to model embeddingowy, który zamienia tekst na wektory do zadań wyszukiwania i pobierania; nie generuje tekstu.
Wyrok kapitanaJeśli potrzebujesz wszystkich trzech trybów wyszukiwania bez obciążenia wieloma modelami, BGE-M3 to praktyczny wybór.
Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #76 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Trend popularności: bge m3
Wynik heat, ostatnie 12 miesięcy
Wskaźnik popularności
7,900°
Ten tydzień
n/a
Jeszcze nie wydano/śledzono
Ten miesiąc
n/a
Jeszcze nie wydano/śledzono
Ostatni rok
n/a
Jeszcze nie wydano/śledzono
7,000°
Podstawa
Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.
+900°
Seederzy torrentów
1 osób udostępnia wagi przez torrenty lub hostowane kopie. Udostępnianie pliku kosztuje realny transfer i pokazuje, że wagi są nadal potrzebne, więc każdy seeder liczy się jak 1,000 pobrań w składniku pobrań.
Pokaż szczegóły
Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 7,900°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.
- 1Zacznij od podstawy.Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.7,000°bieżąca suma
- 2Dodaj pobrania.1,000 równoważników pobrań łącznie, z Seederzy torrentów. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.+900°7,900°bieżąca suma
- =Wynik heat.Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.7,900°
Słowniczek: używane tu terminy
- Wynik heat
- Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
- Podstawa
- 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
- Równoważniki pobrań
- Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
- Skala logarytmiczna
- Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
- Polubienia
- Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
- Tempo adopcji
- Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
- Zmierzony i szacowany
- Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
- Seeder
- Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
- AI Horde
- Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
- Strony generujące
- Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
- Tokeny OpenRouter
- Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Pełny model (checkpoint)
- Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
- LoRA i embedding
- Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
- Rodzina i wagi
- Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
- Wiek
- Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
- Wzmocnienie rodziny
- Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
- Wynik zastępczy
- Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
- Nowy! (okres karencji)
- Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
- Trend
- Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
- Typowy model
- Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.
Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.
Uruchom lokalnie
Jak zainstalować
Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania
13 Paź 2026
Torrenty
baai/bge-m3
pytorch_model.bin
onnx/model.onnx_data
colbert_linear.pt
onnx/model.onnx
sparse_linear.pt
Torrenty są udostępniane peer-to-peer przez seedów; ModelTrends.ai nie hostuje żadnych plików. Otwórz link magnet w kliencie BitTorrent i porównaj sumę kontrolną pobranego pliku z tą na stronie.
Bge m3 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.
Przeglądaj według rodziny modeli
Modele Text / LLM
434
Modele Anima
528
Modele Chroma
19
Modele Fibo
2
Modele Flux
1,496
Modele Flux 2 / Klein
1,239
Modele Flux 3
3
Modele Moss
3
Modele Iris
1
Modele MiniMax H3
364
Modele Hunyuan
204
Modele Ideogram
20
Modele Krea2
717
Modele Qwen
20
Modele Qwen2
47
Modele Ltx2
153