Dieses Modell läuft als dediziertes Deployment auf großen GPUs und ist nicht standardmäßig im gemeinsamen Playground verfügbar. Kontaktieren Sie uns, wir richten es für Sie ein.
For more details please refer to our github repo: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
Gemeinsamer EU-Router, Pay-per-Token, Scale-to-Zero. Dedizierte GPU-Deployments werden stundenweise abgerechnet, siehe Preise.
Bench ist unser Qualitätsindex für jedes Modell, 0 bis 100. Er stützt sich auf öffentliche Messungen (Epoch AI mit rund 40 Benchmarks, LiveBench, LMArena und weitere) und wird jeden Morgen aktualisiert. Wo niemand misst, steht eine Schätzung mit Bandbreite.
Schätzung aus der Modellgröße, abgeleitet von allen Modellen auf MTEB (eigene Skala).
Bandbreite 54,7 bis 66,3
Quellen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Täglich aktualisiert, zuletzt am 08-10-2026
Drop-in-Ersatz für OpenAI: Ändern Sie nur die Base-URL und den API-Key. Auch das Anthropic-Format (/v1/messages) wird unterstützt.
curl https://hostyourai.com/api/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer hyai-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "BAAI/bge-m3",
"input": "The quick brown fox"
}'Ja. HostYourAI betreibt bge m3 auf GPUs in europäischen Rechenzentren über vLLM. Prompts und Outputs verlassen die EU nicht und es ist kein US-Cloud-Anbieter in der Kette.
Ja. Die gesamte Verarbeitung findet innerhalb der EU statt, ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist verfügbar und die Liste der Subprozessoren ist öffentlich. Open-Source-Gewichte bedeuten außerdem: kein Training mit Ihren Daten.
bge m3 braucht mehrere GPUs gleichzeitig und läuft deshalb als dediziertes Deployment, das nach GPU-Stunden abgerechnet wird, nicht pro Token. Nennen Sie uns Ihr Volumen, dann rechnen wir es für Sie durch.
Ja. Sie verwenden die Standard-OpenAI-SDKs mit einer angepassten Base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Auch die Anthropic Messages API wird als Drop-in unterstützt.
bge m3 ist noch nicht standardmäßig verfügbar. Hinterlassen Sie Ihre Kontaktdaten, wir kümmern uns um ein dediziertes Deployment.
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