Текст, изображения, видео и музыка через один API — выберите модель
  1. Главная
  2. /
  3. Модели
  4. /
  5. VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite
Rerank

VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite

rerank-3-lite — это ранжировщик, оптимизированный как для задержки, так и для качества, и является улучшением по сравнению с rerank-2.5-lite, улучшая его в среднем на 0,94% по показателю NDCG@10 в различных доменных оценках и на 1,86% в оценках длинных документов, с увеличением извлечения кода на 2,77% на базе voyage-3-large и на 2,59% на базе voyage-4-large. Он соответствует качеству извлечения rerank-2.5, и по 93 н…

Цена уточняется

Модель ещё не подключена к API

Входные данные

Текст

Результат

Rerank

Контекст

32 000 токенов

  • Единый клиентский ключ Formula AI
  • Расчёты по использованию в рублях
  • Уровень проверки указан для каждой операции

Подробности модели

О модели

rerank-3-lite — это ранжировщик, оптимизированный как для задержки, так и для качества, и является улучшением по сравнению с rerank-2.5-lite, улучшая его в среднем на 0,94% по показателю NDCG@10 в различных доменных оценках и на 1,86% в оценках длинных документов, с увеличением извлечения кода на 2,77% на базе voyage-3-large и на 2,59% на базе voyage-4-large. Он соответствует качеству извлечения rerank-2.5, и по 93 наборам данных для извлечения превосходит Cohere Rerank v4.0 Pro на 1,44% и Qwen3-Reranker-8B на 2,61%. Модель поддерживает комбинированную длину контекста в 32K токенов на пару запрос-документ, включая до 8K токенов для запроса, что позволяет более точно извлекать информацию из длинных документов. Кроме того, rerank-3-lite поддерживает следование инструкциям, позволяя пользователям управлять оценкой релевантности с помощью подсказок на естественном языке. Узнайте больше о rerank-3-lite здесь: [blog.voyageai.com/2026/09/30/rerank-3](https://blog.voyageai.com/2026/09/30/rerank-3/?utm_medium=referral)

Доступность

Характеристики сохранены из каталога источника. Доступные операции появятся после подключения модели.

Характеристики обновлены: 2026-10-02 07:15:18.000000

Характеристики

ВходТекст
ВыходRerank
Контекст32 000 токенов

Поддерживаемые параметры

Уточняются для конкретной операции.

Характеристики получены из каталогов источников. Применимость параметра зависит от выбранной операции; её контракт описан в документации API.

Клиентская цена

Цена появится после публикации маршрута с подтверждённым тарифом и настройки расчётов. Неизвестная стоимость не считается нулевой.

Правила расчётов

Опубликованные операции

Модель пока не имеет опубликованных операций. Отправить запрос к ней через API ещё нельзя.

Справочник методовOpenAPI

Другие модели

Модели этого направления

В каталоге
Rerank

Cohere: Rerank 4 Fast

cohere/rerank-4-fast

Модель AI поиска от Cohere для повышения релевантности информации, отображаемой в системах поиска и RAG. Обладает контекстным окном на 32K, поддержкой более чем 100 языков, не требует предварительной обработки данных и обеспечивает высокую производительность с минимальной задержкой.

Вход: Текст

32 768
токенов контекста
В каталоге
Rerank

Cohere: Rerank 4 Pro

cohere/rerank-4-pro

Модель AI поиска Cohere для повышения релевантности информации, отображаемой в системах поиска и RAG. Обладает контекстным окном на 32K, поддержкой более чем 100 языков, не требует предварительной обработки данных и обеспечивает передовую производительность с низкой задержкой.

Вход: Текст

32 768
токенов контекста
В каталоге
Rerank

Cohere: Rerank v3.5

cohere/rerank-v3.5

Rerank v3.5 предназначен для переупорядочивания результатов поиска с целью повышения их релевантности. Он поддерживает многогранное и полуструктурированное ранжирование данных на более чем 100 языках. Идеально подходит для уточнения результатов семантического или ключевого поиска.

Вход: Текст

4 096
токенов контекста
В каталоге
Rerank

Qwen3 Reranker 8B

qwen/qwen3-reranker-8b

Qwen3 Reranker 8B — это модель повторной ранжировки текста от Alibaba Cloud, построенная на архитектуре Qwen3. Она оценивает пары запрос-документ для получения оценок релевантности, которые используются в системах поиска и RAG. Поддерживает более 100 языков и языков программирования, с учетом инструкций для повторной ранжировки, что позволяет настраивать критерии оценки для каждой задачи. Обеспечивает высокую производительность на многоязычных тестах, включая MTEB, CMTEB и MMTEB.

Вход: Текст

40 960
токенов контекста
Вернуться к каталогу

Подключите выбранную модель.

Изучите быстрый старт и методы API. Ключ и пополнение баланса предоставляет администратор.