Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bge-base-en-v1.5
Опубликована: 16 янв 2024

Ссылки

bge-base-en-v1.5-onnx-Q

Сходство предложенийТекст → score9 профессий

Qdrant/bge-base-en-v1.5-onnx-Q — это квантованная версия в формате ONNX модели BAAI/bge-base-en-v1.5, опубликованная Qdrant.

118 тыс.скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для вычисления текстовых представлений, задач классификации текста и поиска по сходству.

Модель работает с текстовыми данными на английском языке, поскольку базовая модель имеет суффикс en. Она преобразует документы и запросы в числовые векторы, которые можно сравнивать для семантического поиска, кластеризации или последующей классификации. В README указана интеграция с библиотекой FastEmbed.

Ключевое преимущество модели — использование квантованного ONNX-представления, что может быть удобно для эффективного выполнения инференса в совместимых средах. При этом в README не приведены точные сведения об архитектуре, размере модели, размерности векторов, поддерживаемой длине контекста и характеристиках производительности. Ограничением также является ориентация на английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Quantized ONNX port of BAAI/bge-base-en-v1.5 for text classification and similarity searches.

Usage

Here's an example of performing inference using the model with FastEmbed.

from fastembed import TextEmbedding

documents = [
    "You should stay, study and sprint.",
    "History can only prepare us to be surprised yet again.",
]

model = TextEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5")
embeddings = list(model.embed(documents))

# [
#     array([
#         0.00611658, 0.00068912, -0.0203846, ..., -0.01751488, -0.01174267,
#         0.01463472
#     ],
#           dtype=float32),
#     array([
#         0.00173448, -0.00329958, 0.01557874, ..., -0.01473586, 0.0281806,
#         -0.00448205
#     ],
#           dtype=float32)
# ]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertModel
Ревизия весов: 199291f