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Alibaba-NLP · Text & Chat · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

gte-multilingual-base

Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.

Apache-2.0

Größe (kompakt)0,6 GB
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter0.31B
KategorieText & Chat
Downloads (30 Tage)1,4 Mio.
Likes385
Aktualisiertvor 1 Jahren
Erstelltvor 2 Jahren
Hersteller/OrgAlibaba-NLP
Tensor-TypF16
Repo-Größe (alle Dateien)0,6 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Es ist ein Embedding-Modell, kein Textgenerator: Es verwandelt Sätze und Dokumente in Zahlenvektoren, sodass man damit Ähnlichkeiten und semantische Zusammenhänge zwischen Texten auf vielen Sprachen finden kann.

Stärken

Kommt mit unter einem halben Milliarden Parametern aus und läuft deshalb auch auf handelsüblicher Hardware, während es trotzdem ein breites Sprachspektrum abdeckt.

Grenzen

Als Embedding-Modell schreibt es keinen flüssigen Text und liefert bei sehr spezifischen oder kulturell kniffligen Sätzen nur brauchbare, nicht perfekte Ergebnisse.

Für wen?

Gut geeignet für Entwickler, die eine lokale semantische Suche oder eine Dokumenten-Empfehlung ohne Teledatenverkehr aufbauen wollen.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „Alibaba-NLP/gte-multilingual-base GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

SprachmodellBeantwortet Fragen, schreibt und fasst Texte zusammen.
Paper / ForschungarXiv:2407.19669, arXiv:2210.09984, arXiv:2402.03216 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz63 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Mehrsprachigu. a. Afrikaans, Arabisch, Aserbaidschanisch, Belarussisch, Bulgarisch, Bengalisch
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Millionenfach geladen1,4 Mio. Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: new · Bibliothek: sentence-transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du gte-multilingual-base

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft gte-multilingual-base auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet gte-multilingual-base?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: MiniCPM5-2B-DSpark · clap-htsat-unfused · nomic-embed-text-v1.5 · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.