zembed-1-embedding
Созданная zeroentropy, zembed-1-embedding — это эмбеддинг модель. zembed-1-embedding is an open-weights embed model.
by zeroentropy
Лучше всего подходит для
Способы использования zembed-1-embedding в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ zeroentropy. osFoundry автоматически обнаружит zembed-1-embedding — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
zembed-1-embedding распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
zembed-1-embedding в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о zembed-1-embedding
Бесплатна ли zembed-1-embedding в использовании?
zembed-1-embedding можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать zembed-1-embedding в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Можно ли запустить zembed-1-embedding локально?
Да. zembed-1-embedding имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём zembed-1-embedding лучше всего?
zembed-1-embedding хорошо подходит для feature extraction.
Как использовать zembed-1-embedding в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ zeroentropy в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте zembed-1-embedding на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано zeroentropy 2 марта 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/zeroentropy/zembed-1-embedding