Modèle
multilingual-e5-large (embeddings)
Embedding multilingue Microsoft de 560 M, dimension 1024, contexte 512, MIT : alternative éprouvée à bge-m3, limitée par son contexte court.
À vérifier#embeddings#ragPublié le 16 sept. 2026Mis à jour le 16 sept. 2026Vérifié le 16 sept. 2026À revérifier le 15 déc. 2026
Fiche modèle
- Fournisseur
- Microsoft (intfloat)
- Famille
- E5
- Paramètres
- 560 M
- Architecture
- Embedding
- Contexte
- 1k tokens
- Licence
- MIT
- Sortie
- 1 janvier 2024
- Mémoire FP16Estimation
- ≈ 1 Go
- Appel d'outils
- Non
- Raisonnement
- Non
- Français
- Bon
- Quantifications
- f16
- Usage recommandé
- embeddings RAG (chunks courts)
- Hugging Face
- fiche modèle
Pourquoi ce modèle nous intéresse
560 M de paramètres, dimension 1024, 100 langues, MIT 1. Modèle d'embeddings très répandu, bien documenté, souvent utilisé comme référence de comparaison.
Caractéristiques et limites
Contexte 512 tokens : impose un chunking fin, ce qui est acceptable pour des paragraphes juridiques mais pénalisant pour des clauses longues. Préfixes « query: » / « passage: » requis. Environ 1,1 Go en f16 (estimation). Date de sortie conventionnelle (2024).
Licence
MIT.
Français
Multilingue ; qualité juridique à mesurer.
Performances publiées sur Strix Halo
Non trouvé.
À tester
Comparaison de rappel contre bge-m3 sur le même corpus, avec chunks de 400 tokens.
Sources
- 1intfloat/multilingual-e5-large — fiche modèleDocumentation officielleFiabilité hauteMicrosoft · publié 2024 · consulté le 16 sept. 2026 · fiche source