日期未公开unknown
版本
BGE-M3
模型版本 · active
选择要核对的信息，直接进入对应章节；各项事实均保留版本、条件和来源。
6/14 项有公开值 · 当前版本 BGE-M3 · 数据截止 2026-10-18
页面只展示已审核 Claim；待审核数据不会被当作公开事实。只展示已审核事实；未公开、冲突和过期状态不会被补猜。
只判断选型资料是否足够，不评价模型能力高低。
已审核的公开资料尚不能确认 API 或本地部署路径，需要补充接入证据。
BGE-M3 是 Beijing Academy of Artificial Intelligence 的 BGE 模型，年鉴当前记录 1 个版本，最新公开记录为 BGE-M3。
权重为开放权重，代码为open_source，训练数据为未披露，部署方式为可自行部署；这些维度分别判断，不能合并成单一“开源/闭源”结论。
当前公开快照的上下文窗口为 8.2K tokens，架构为 未公开；这里只使用通过审核且来源允许公开采集的 Claim。
8 个维度暂无可公开投影的审核记录
补充来源或线索会进入投稿队列，经编辑核验后才会成为公开事实。当前来源记录 1 个。
技术事实、业务价值、企业治理和证据质量分区呈现
厂商、家族、API ID、日期与生命周期
Dense/MoE、参数、层数、专家与 Tokenizer
预训练、SFT、偏好优化与安全对齐
教师/学生、基础模型、轨迹和限制
权重、代码、数据、许可证、部署与 API
输入输出、缓存、Batch 与部署成本边界
数据、权限、审计、合规、安全与人工兜底
4 条已审核事实 · 全部来自公开来源闸门通过的记录
尚无已审核公开记录的维度：02 能力与任务、07 部署与接入、09 性能与评测、11 业务场景、12 落地与提效。查看资料缺口 ↑
关系只来自年鉴数据库中已登记的归属字段。
当前最新版本的 approved Claim 投影
保留发布日期精度、生命周期节点和原始来源，未公开日期不会被推断。
模型版本 · active
显示最新核验的 4 条 · 共 4 条已审核事实
The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
1 个版本 · 每项可回到来源与技术解释
高置信度，已绑定来源与证据。
条件：Maximum input sequence length in the official specification table.
来源：BAAI/bge-m3 model card ↗The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
高置信度，已绑定来源与证据。
条件：Official specification table.
来源：BAAI/bge-m3 model card ↗The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
高置信度，已绑定来源与证据。
条件：Official model-card functionality list.
来源：BAAI/bge-m3 model card ↗The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
引用文本与接口返回都只包含已审核公开事实
Beijing Academy of Artificial Intelligence BGE-M3｜最新版本 BGE-M3｜已审核事实 4 条｜公开来源 1 个｜数据截止 2026-10-18｜AI 年鉴｜https://ainianjian.com/models/model.baai.bge-m3
公开接口返回该模型的版本、已审核事实 4 条及其来源信息，可直接用于脚本或对比。
https://api.ainianjian.com/api/models/model.baai.bge-m3 ↗curl -s 'https://api.ainianjian.com/api/models/model.baai.bge-m3'
技术规格使用当前版本已审核且来源允许公开采集的事实；模型级开放信息与跨版本地区记录分别标注范围。请按每项适用范围核对，未登记字段显示「未公开」，不使用估算值填充。
The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.
高置信度，已绑定来源与证据。
条件：Official model-card wording; no exact language count is inferred.
来源：BAAI/bge-m3 model card ↗The official BGE-M3 model card says the model supports dense, sparse, and multi-vector retrieval; more than 100 languages; and inputs up to 8192 tokens. Its specification table lists a 1024-dimensional output.