/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
embeddinggemma-300m
Библиотека
gguf
Опубликована
16 авг 2026

jarvis-embedding-GGUF

Сходство предложенийТекст → score

Резервная копия GGUF BF16 модели Google EmbeddingGemma 300M для получения текстовых эмбеддингов и семантического сравнения через Ollama.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

Jarvis Embedding — это резервная копия неизменённого артефакта Google EmbeddingGemma 300M, опубликованная проектом Jarvis для восстановления модели, используемой Jarvis Voice в облачном и локальном режимах. Модель преобразует текст в нормализованные эмбеддинги для сравнения смысловой близости; в сценариях Jarvis её вызывают через Ollama API `/api/embed`.

В репозитории находится версия GGUF BF16 размером около 622 МБ. README указывает, что веса побайтно совпадают с модельным слоем закреплённого артефакта Ollama `embeddinggemma:300m-bf16`; Jarvis не обучал и не изменял веса. Указанная размерность эмбеддингов — 768. Для запросов и документов применяются разные форматы промптов EmbeddingGemma.

Многоязычная базовая модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов. Репозиторий предназначен прежде всего для резервного хранения и восстановления артефакта, а не для отдельного сервиса эмбеддингов. Для использования и распространения действуют Gemma Terms; при пересборке GGUF через Ollama может измениться digest манифеста, поэтому совместимость с уже сохранёнными векторами требует сохранения идентичности артефакта.

Сценарии применения

  • семантический поиск по документам
  • сравнение смысловой близости запросов и текстов
  • кластеризация текстов по эмбеддингам
  • поиск ближайших текстовых фрагментов для RAG
  • сопоставление запросов и документов в Jarvis Voice

Ограничения

Репозиторий является резервной копией модели и рассчитан на восстановление через Ollama; это не отдельный runtime-провайдер. При пересборке Ollama может изменить digest манифеста, поэтому для совместимости с сохранёнными векторами необходимо учитывать идентичность артефакта.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Jarvis Embedding — EmbeddingGemma 300M BF16 GGUF

This repository is the disaster-recovery mirror for the immutable embedding artifact used by Jarvis Voice in both cloud and local modes.

The normal installation path is Ollama:

ollama pull bigsk1/jarvis-embedding:bf16-v1

Jarvis always calls an Ollama /api/embed endpoint. This Hugging Face repository is an artifact backup, not a separate runtime embedding provider.

Artifact identity

FieldPinned value
GGUF filejarvis-embedding-bf16-v1.gguf
GGUF SHA-2560800cbac9c2064dde519420e75e512a83cb360de3ad5df176185dc69652fc515
GGUF size621867104 bytes
Ollama tagbigsk1/jarvis-embedding:bf16-v1
Ollama manifest SHA-25685462619ee721b466c5927d109d4cb765861907d5417b9109caebc4e614679f1
Ollama source artifactembeddinggemma:300m-bf16
Base modelgoogle/embeddinggemma-300m
ArchitectureGemma 3 embedding model
Parameters307.58M
Tensor precisionBF16
Output dimensions768
Context window2048 tokens
PoolingMean

The GGUF is byte-for-byte identical to the model layer in the pinned Ollama manifest. Representative query, document, and similarity inputs produced bit-for-bit identical normalized vectors between the upstream Ollama artifact and the versioned Jarvis tag before publication.

Modification notice

Google's upstream EmbeddingGemma model was converted to GGUF BF16 by Ollama. The Jarvis project did not train, fine-tune, or alter the model tensors from Ollama's embeddinggemma:300m-bf16 artifact. Jarvis assigned a versioned Ollama alias and published this recovery mirror and its provenance metadata.

Prompt contract

Jarvis applies Google's asymmetric EmbeddingGemma prompt formats before calling Ollama:

Query:      task: search result | query: {text}
Document:   title: {title-or-none} | text: {text}
Similarity: task: sentence similarity | query: {text}

Persisted Jarvis embeddings also fingerprint the model tag, Ollama manifest digest, dimensions, prompt profile, and prompt role. A mismatch fails closed so vectors from incompatible artifacts cannot be mixed.

Verify the download

sha256sum -c SHA256SUMS

The expected model-layer digest is 0800cbac9c2064dde519420e75e512a83cb360de3ad5df176185dc69652fc515.

Rebuild into Ollama when the registry is unavailable

Download the repository after acknowledging the Gemma terms, then create a new local recovery tag from the included Modelfile:

hf download bigsk1/jarvis-embedding-GGUF --local-dir jarvis-embedding-GGUF
cd jarvis-embedding-GGUF
sha256sum -c SHA256SUMS
ollama create jarvis-embedding-recovered:bf16-v1 -f Modelfile

Important: this is a weight-level rebuild, not a drop-in restoration of the pinned Ollama manifest. In a live recovery test, Ollama 0.32.13 reserialized the GGUF and added a template layer. Query, document, and similarity vectors remained bit-for-bit identical at 768 dimensions, but the rebuilt manifest digest differed from the pinned digest.

To adopt a rebuilt artifact, publish it under a new immutable tag, update the configured model fingerprint, and rebuild every persisted Jarvis embedding namespace. Never make the existing bf16-v1 identity accept a different digest. The exact original manifest and all of its source layer bytes are archived here for a registry-level restoration workflow; do not modify Ollama's private model store directly.

Provenance files

  • ollama/manifest-bf16-v1.json is the exact registry manifest body.
  • ollama/config.json and ollama/params.json preserve the exact small Ollama layers referenced by that manifest.
  • LICENSE preserves the Gemma Terms bundled in the Ollama artifact.
  • Modelfile is a convenience rebuild recipe; it does not promise the same Ollama manifest digest after import.
  • NOTICE contains Google's required redistribution notice.
  • ARTIFACT.json provides machine-readable identity metadata.

License

This artifact is provided under and subject to the Gemma Terms of Use and the incorporated Gemma Prohibited Use Policy. See LICENSE and NOTICE in this repository.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
4854de3

0 моделей