Bge m3
7900°
BAAI | embedding model | MIT license | 4.3 GB bilang torrent. Dense + sparse + multi-vector retrieval sa isang checkpoint. Buong mirror ng BAAI/bge-m3. Para sa karagdagang detalye, pakitingnan ang aming github repo: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
Mga gabay para sa model na ito
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Ano ang Hugging Bay? Isang mirror index para sa open models, at paano i-verify ang download gamit ang mga hash nito
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)
Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang BGE-M3 ay isang embedding model mula sa BAAI na pinagsasama ang dense retrieval, sparse retrieval, at multi-vector (ColBERT-style) retrieval sa isang checkpoint. Ang triple capability na ito sa isang modelo ang pangunahing dahilan para piliin ito kaysa sa mas simpleng embedder. Ito ay angkop para sa mga developer na gumagawa ng search, RAG pipelines, o anumang sistema na nangangailangan ng flexible retrieval nang hindi nag-aalala sa maraming modelo.
Kilalang-kilala sa
- Tatlong retrieval mode — dense, sparse, multi-vector — sa isang checkpoint.
- MIT lisensya: permissive para sa komersyal at pananaliksik na gamit.
- 4.3 GB na download, available bilang torrent mirror.
- Suportado ng BAAI, ang parehong lab na nasa likod ng mas malawak na BGE embedding family.
Mag-ingat sa
- Ito ay embedding model, hindi generative — gumagawa ito ng vectors, hindi ng text.
- Hindi malinaw ang open-weights status sa pahinang ito; tingnan ang BAAI repository nang direkta bago gamitin.
- Walang inilathalang model card dito; tingnan ang FlagEmbedding GitHub para sa buong detalye ng paggamit at performance.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Ihambing ang pagkakatulad ng mga pangungusap
Mayroon akong dalawang pangungusap: 'The transformer architecture revolutionised NLP' at 'Attention mechanisms changed how language models work.' Gamit ang BGE-M3 dense embeddings, ipaliwanag kung paano mo kakalkulahin ang cosine similarity nila at ano ang ibig sabihin ng score na 0.85 kumpara sa 0.40 tungkol sa kanilang semantic na relasyon.
Disenyo ng RAG retrieval pipeline
Gumagawa ako ng retrieval-augmented generation system sa isang corpus ng 50,000 teknikal na dokumento. Ilarawan kung paano gamitin ang tatlong retrieval mode ng BGE-M3 — dense, sparse, at multi-vector — nang sabay, kailan pinakamainam ang bawat mode, at paano pagsamahin ang kanilang mga score sa query time.
Piliin ang tamang retrieval mode
Ang mga search query ko ay maiikling keyword lookup tulad ng 'invoice date field' pero mahahaba ang mga dokumento ko na mga legal contract. Alin sa retrieval mode ng BGE-M3 — dense, sparse, o multi-vector — ang dapat bigyan ng pinakamalaking timbang, at bakit? Ano ang mga trade-off ng bawat isa para sa eksaktong gamit na ito?
Ihambing sa
- Claude Opus 5.5Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
- Claude Fable 5.1Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $10.00/M input, $50.00/M output
- GPT-6 AstraModelong API lang1,050,000 token na konteksto · $10.00/M input, $50.00/M output
- Gemini 4 ArgonModelong API lang1,048,576 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output
Higit pang mga text model mula sa baai
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang BGE-M3 nang lokal?
- Available ang modelo bilang 4.3 GB torrent download at may MIT lisensya, kaya maaari mo itong patakbuhin sa sarili mong hardware; tingnan ang FlagEmbedding GitHub para sa inirerekomendang inference setup.
- Ano ang pinagkaiba ng BGE-M3 sa ibang embedding models?
- Karamihan sa mga embedding model ay sumusuporta lamang sa dense retrieval; dinadagdag ng BGE-M3 ang sparse at multi-vector (ColBERT-style) retrieval sa parehong checkpoint, kaya maaari kang pumili o pagsamahin ang mga mode nang hindi naglo-load ng hiwalay na mga modelo.
- Ito ba ay chat o text-generation model?
- Hindi — ang BGE-M3 ay embedding model na nagko-convert ng text sa vectors para sa search at retrieval; hindi ito gumagawa ng text responses.
Hatol ng KapitanKung kailangan mo ng tatlong retrieval mode nang walang overhead ng hiwalay na mga modelo, ang BGE-M3 ang praktikal na pagpipilian.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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 ng kasikatan ng bge m3
Heat score, huling 12 buwan
Iskor ng init
7,900°
Ngayong linggo
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Ngayong buwan
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+900°
Mga torrent seeder
1 tao ang patuloy na nagseserbisyo ng weights sa pamamagitan ng torrents o hosted mirrors. Ang pagseserbisyo ng file ay nangangailangan ng totoong bandwidth at nagpapakita na gusto pa rin ang weights, kaya bawat seeder ay katumbas ng 1,000 downloads sa term ng downloads.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 7,900°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.1,000 na katumbas ng download sa lahat, mula sa Mga torrent seeder. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+900°7,900°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.7,900°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Patakbuhin nang lokal
Paano mag-install
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Okt 13, 2026
Torrents
baai/bge-m3
pytorch_model.bin
onnx/model.onnx_data
colbert_linear.pt
onnx/model.onnx
sparse_linear.pt
Ang mga torrents ay ibinabahagi nang peer to peer ng kanilang mga seeders; walang mga file na hinahost ang ModelTrends.ai. Buksan ang magnet link gamit ang BitTorrent client at ihambing ang checksum ng natapos na file sa nasa listing.
Ang Bge m3 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmbaaiembeddingtorrentpananaliksiklokal
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153