Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mpnet · dense
Базовая модель: all-mpnet-base-v2
Библиотека: aneforge
Опубликована: 31 авг 2026

Ссылки

all-mpnet-base-v2

Заполнение пропусковТекст → текст

Копия sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 для ANEForge кодирует предложения и короткие абзацы в векторы для семантического поиска и сравнения текстов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 2026

Бенчмарки

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

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-mpnet-base-v2 — копия модели sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, подготовленная ANEForge для запуска на Apple Neural Engine. Согласно README, веса побайтно совпадают с исходной моделью; сама модель кодирует предложения и короткие абзацы в векторы для семантического поиска и сравнения текстов. Архитектура — MPNet, размер — 136,7 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и лицензирован по Apache-2.0.

Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, пригодные для поиска по смыслу, оценки сходства и кластеризации текстов. Карточка не уточняет языковой охват, поэтому языки и конкретные сильные стороны исходной модели здесь не заявляются. Метаданные также указывают задачу fill-mask, но основное назначение этой копии — вычисление сходства предложений.

Сценарии применения

семантический поиск по предложениям и коротким абзацам
сравнение смыслового сходства двух текстов
кластеризация предложений по смыслу
создание векторных представлений текстов для поиска

Ограничения

README описывает это как неизменённую копию исходных весов, поэтому свойства и ограничения совпадают с исходной моделью. Карточка не приводит сведений о поддерживаемых языках.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

all-mpnet-base-v2 (ANEForge)

An unmodified duplicate of sentence-transformers/all-mpnet-base-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-mpnet-base-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 · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MPNetForMaskedLM
Ревизия весов: 0bdf66b