Ai2 выпустил OlmoEarth v1.3 — модель спутниковых эмбеддингов и заранее рассчитанные ежегодные данные для всей планеты. Она читает временные ряды радарных Sentinel-1 и мультиспектральных Sentinel-2 и Landsat и создаёт 128-мерный вектор для каждого 10-метрового пикселя; первые 64 измерения работают как облегчённый вариант. Такие признаки подходят для небольших классификаторов, карт землепользования и анализа изменений без повторной обработки снимков. В 27 оценках на шести континентах 128-мерная версия заняла первое место в 20 случаях, а 64-мерная — в 18. Это результаты Ai2; методика опубликована в техническом отчёте. По данным разработчика, обучение потребовало 53% вычислительного времени версии v1.2 и 18% первой версии, а финальный запуск Base на арендованных H100 стоил бы примерно 2720 долларов. Вместе с моделью открыт Embeddings Explorer: в браузере можно менять годы, искать похожие места, обучать классификатор по нескольким меткам и экспортировать GeoTIFF. Глобально доступны 2023–2025 годы, а 2017–2022 пока покрывают отдельные страны; архив занимает около 150 ТБ на год. Для каждого 20-километрового тайла опубликовано происхождение исходных снимков. Веса, данные и код открыты по OlmoEarth Artifact License. Для произвольного временного окна остаётся OlmoEarth Studio, которому могут понадобиться GPU и хранение снимков.