Conan-embedding-v1 — модель эмбеддингов от Tencent, представленная в формате sentence-transformers и основанная на архитектуре BERT. Она преобразует текст в векторные представления для поиска и сравнения текстов; в карточке приведены результаты на задачах извлечения, ранжирования, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель содержит 424,3 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и safetensors.

В метаданных указан китайский язык. По опубликованному сравнению модель показывает средний результат 72,62, а также результаты по отдельным категориям MTEB. Подробности обучения отсылаются к техническому отчёту, который не включён в карточку. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.