Ce que fait ce modèle
Le modèle all-mpnet-base-v2, issu de la suite Sentence-Transformers, est une solution spécialisée dans la vectorisation de texte (embeddings). Il convertit des segments de texte en vecteurs denses de 768 dimensions, facilitant la mesure de similarité sémantique et conceptuelle entre différents documents avec un haut niveau de précision.
Accessible via OpenRouter, il s'intègre principalement dans des architectures de recherche sémantique (RAG - Retrieval-Augmented Generation), de classification automatique, de déduplication ou de recommandation de contenu. Sa conception basée sur MPNet en fait un standard robuste pour les tâches de traitement d'embeddings en production.
Points de vigilance : Bien que classé avec la capacité de support d'outils (supports_tools) sur OpenRouter, sa fonction fondamentale demeure la vectorisation et non la génération de texte conversationnel. Pour les organisations soucieuses de la souveraineté des données, notamment au Québec, il convient de noter que les flux transitent par l'infrastructure d'OpenRouter.
Capacités
Ce que les versions de cette famille savent faire, d'après les annonces du fournisseur et les observations de la veille.
Texte
Type principal de contenu traité ou produit par ce modèle.
Outils
Peut appeler des outils ou des fonctions (recherche, calcul, actions).
Embedding
Produit des vecteurs numériques pour la recherche et la similarité.
Historique des versions
1 version reconstituée à partir des identifiants techniques et des dates de sortie, de la plus récente à la plus ancienne.
- Date non communiquée
Sentence-Transformers all-mpnet-base-v2
Dernière versionsentence-transformers/all-mpnet-base-v2OutilsEmbedding- Type de modèle
- Embeddings / Représentation vectorielle
- Dimension vectorielle
- 768
- Tarif Entrée
- 0,005 $ / M tokens
- Tarif Sortie
- 0,00 $
- Capacités
- Compatibilité outils (via OpenRouter)
Tarif annoncé : 0.01 $ en entrée, 0.00 $ en sortie, par million de jetons (USD)