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向量与重排序

multimodal-embedding-v1

通义实验室基于预训练多模态大模型构建的多模态向量模型。该模型根据用户的输入生成高维连续向量,这些输入可以是文本、图片或视频。多模态向量在可应用于图片搜索、文搜图、视频搜索、图片分类和视频内容审核等下游任务中。

推理服务供应商

multimodal-embedding-v1模型的推理服务供应商为阿里云百炼。

模型能力

能力项支持情况能力项支持情况

输入模态

Text Image Video

输出模态

模型体验

不支持

Function Calling

不支持

结构化输出

不支持

联网搜索

不支持

前缀续写

不支持

上下文缓存

不支持

批量推理

不支持

模型调优

不支持

上下文限制

参数参数

最大输入长度

512

最大输出长度

0

上下文长度

0

模型价格

本文仅展示模型调用原价,不包含限时优惠等活动信息,请前往百炼控制台查看活动优惠。
  • 华北2(北京)
计费项价格(元)单位

图片输入

0.9

每百万tokens

文本输入

0.7

每百万tokens

限流

  • 华北2(北京)
参数

RPM(每分钟请求数)

120

TPM(每分钟tokens)

1,000,000

Token Plan
模型体验
  • 3D模型生成
  • 音乐生成
模型调优
模型压缩目录节点
用量统计与性能监控
资产中心