/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
25,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
all-MiniLM-L6-v2
Библиотека
aneforge
Опубликована
22 авг 2026

all-MiniLM-L6-v2

Сходство предложенийТекст → score10 профессий

Англоязычный BERT-энкодер для вычисления векторов предложений и оценки семантического сходства с запуском через ANEForge на Apple Neural Engine.

152скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 авг 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

aneforge/all-MiniLM-L6-v2 — копия англоязычной модели all-MiniLM-L6-v2 от Sentence Transformers, подготовленная для запуска через ANEForge на Apple Neural Engine. Согласно карточке, веса побайтно совпадают с исходной моделью; репозиторий маркирован как дообучение базовой модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Это плотный BERT-энкодер с 25,9 млн параметров и контекстом до 512 токенов, предназначенный для вычисления семантических векторов предложений и сравнения их сходства.

Модель подходит для семантического поиска, ранжирования похожих предложений и кластеризации текстов. Метаданные указывают задачу sentence-similarity, формат весов safetensors и библиотеку ANEForge. Для использования указан пакет ANEForge с поддержкой моделей; условия лицензии — Apache-2.0. Модель ориентирована на английский язык, а карточка не заявляет поддержку других языков.

Сценарии применения

  • поиск похожих предложений
  • семантический поиск по англоязычным текстам
  • сравнение сходства двух фраз
  • кластеризация предложений по смыслу

Ограничения

Модель рассчитана на контекст до 512 токенов и ориентирована на английский язык; карточка не подтверждает поддержку других языков.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

all-MiniLM-L6-v2 (ANEForge)

An unmodified duplicate of sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, tagged for use with ANEForge so the weights load and run directly on the Apple Neural Engine (no CoreML). Weights are byte-identical to the source; see the original repo for the model details. Licensed apache-2.0 from the source.

Use with ANEForge

# pip install "aneforge[models]"
from aneforge.sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("aneforge/all-MiniLM-L6-v2")
emb = model.encode(["Hello from the Neural Engine"], normalize_embeddings=True)

ANEForge compiles the model's graph into a single ANE program and streams the weights from this repo via huggingface_hub. See the docs and the paper.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · aneforge

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
1289d46

0 моделей