Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 25,9 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: paraphrase-MiniLM-L6-v2
Библиотека: aneforge
Опубликована: 30 авг 2026

Ссылки

paraphrase-MiniLM-L6-v2

Сходство предложенийТекст → score

Компактная BERT-модель для построения векторных представлений предложений и сравнения их семантического сходства, адаптированная для запуска через ANEForge на Apple Neural Engine.

73скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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.

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

aneforge/paraphrase-MiniLM-L6-v2 — копия модели sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2, опубликованная ANEForge для загрузки и запуска через свою библиотеку на Apple Neural Engine без CoreML. Согласно карточке, веса побайтно совпадают с исходной моделью. Это компактная плотная BERT-модель на 25,9 млн параметров, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в 384-мерные векторы и сравнения их семантического сходства.

Она подходит для семантического поиска, сопоставления фраз и кластеризации текста; максимальная длина контекста — 512 токенов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

семантический поиск по предложениям и абзацам
поиск похожих формулировок
сравнение семантической близости двух текстов
кластеризация предложений по смыслу
построение эмбеддингов для текстового поиска на Apple Neural Engine

Ограничения

Окно контекста ограничено 512 токенами. README описывает репозиторий как побайтно идентичную копию исходной модели, поэтому специальных улучшений качества относительно неё не заявлено.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

paraphrase-MiniLM-L6-v2 (ANEForge)

An unmodified duplicate of sentence-transformers/paraphrase-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/paraphrase-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: f6660b2