/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
USER2-base
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
29 июл 2026

KOMPAS-3D-GUARD-150M

ЭмбеддингиТекст → embedding

Модель эмбеддингов для поиска и различения методов, свойств и других элементов API КОМПАС-3D по запросам на русском и английском языках.

0скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены29 июл 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

KOMPAS-3D GUARD-150M — модель эмбеддингов от dwnmf для семантического поиска по API КОМПАС-3D. Она преобразует инженерный запрос на русском или английском языке в вектор и помогает находить подходящие методы, свойства и перечисления API, в том числе различать близкие по смыслу элементы. Модель дообучена на базе deepvk/USER2-base и предназначена для поиска по специализированному корпусу API; заявлены 149 млн параметров, вектор размерности 768 и контекст до 8192 токенов.

Модель подходит для поиска элементов API в инженерных приложениях и SDK-инструментах. Для кодирования запросов и документов нужно использовать префиксы «search_query: » и «search_document: » соответственно, а также одну и ту же модель и точность. Это эмбеддер: он выдаёт векторы для поиска, а не пишет код и не формирует текстовые ответы. Качество за пределами API КОМПАС-3D не гарантируется; знания о составе API ограничены корпусом, на котором модель обучалась, а результаты поиска следует проверять. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • Поиск метода API КОМПАС-3D по описанию задачи на русском языке
  • Поиск свойства или перечисления API по англоязычному запросу
  • Различение похожих методов и свойств API при поиске
  • Подбор кандидатов API для инженерного помощника или SDK-инструмента

Ограничения

Модель специализирована на API КОМПАС-3D, поэтому качество поиска вне этой области не гарантируется. Она возвращает векторы и кандидатов, а не генерирует код или ответы; корпус отражает API на момент обучения, поэтому результаты следует проверять.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

KOMPAS-3D GUARD-150M

Семантический поиск по API КОМПАС-3D

34M · 150M · 600M


Что это

Модель-эмбеддер, которая превращает запрос инженера на живом языке в вектор и находит нужный элемент API КОМПАС-3D. Спрашиваете «как получить радиус окружности» — получаете ICircle.Radius. Спрашиваете «плоскость XOY» — получаете o3d_planeXOY.

Универсальные модели поиска на этой задаче работают плохо. API КОМПАС-3D — это десятки тысяч близких по смыслу методов, свойств и перечислений с русскими описаниями и английскими именами. IView.Scale и IView.ScaleValue, IPart7.Name и IPart7.FileName — для общей модели это почти одно и то же, а для инженера разница принципиальная.

Эта модель обучена именно на такой разметке и различает такие пары.

KOMPAS-3D GUARD-150M — баланс качества и скорости. Рекомендуется как выбор по умолчанию.

Результаты

Поиск по корпусу из 38 249 документов API КОМПАС-3D на двух наборах по 1 000 запросов каждый:

  • Semantic Route — обычные инженерные запросы на русском и английском.
  • Hard Disambiguation — запросы про похожие сущности, которые легко спутать.

Метрики этой модели

МетрикаSemantic RouteHard Disambiguation
Recall@128,6%30,1%
Recall@366,5%68,5%
Recall@582,5%79,5%
MRR@1050,7%51,1%
nDCG@1060,7%60,5%

Recall@5 означает: нужный элемент API попал в первые пять результатов.

Вся линейка

МодельПараметрыdimSemantic RouteRecall@5Hard DisambiguationRecall@5
KOMPAS-3D GUARD V1 (предыдущее поколение)34M38459,2%58,1%
KOMPAS-3D GUARD-34M34,4M38470,2%67,5%
KOMPAS-3D GUARD-150M — эта модель149,0M76882,5%79,5%
KOMPAS-3D GUARD-600M595,8M102489,1%88,8%

Относительно предыдущего поколения KOMPAS-3D GUARD-150M даёт +23,3 п.п. на Semantic Route и +21,4 п.п. на Hard Disambiguation по Recall@5.

Сырые числа — в benchmarks/metrics.json.

Быстрый старт

pip install sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("dwnmf/KOMPAS-3D-GUARD-150M")

# Запросы и документы кодируются с РАЗНЫМИ префиксами — это обязательно.
queries = model.encode(
    ["как получить радиус окружности", "сохранить деталь в файл"],
    prompt_name="search_query",
    normalize_embeddings=True,
)
documents = model.encode(
    ["ICircle.Radius — радиус окружности", "IKompasDocument.Save — сохранить документ"],
    prompt_name="search_document",
    normalize_embeddings=True,
)

scores = queries @ documents.T
print(scores)

Префиксы search_query: и search_document: применялись при обучении. Без них качество заметно падает — это самая частая ошибка при интеграции.

Важно. Корпус и запросы должны кодироваться одной и той же моделью и в одной точности. Если проиндексировать документы одной моделью или в другой разрядности, а запросы гонять через другую, векторные пространства не совпадут и качество упадёт сильнее, чем от любого выбора модели по отдельности.

Какую модель выбрать

ЗадачаМодель
Локальный запуск, CPU, десятки тысяч запросов34M
Универсальный выбор для продакшена150M
Максимальная точность, есть GPU600M

Характеристики

Параметры149,0 млн
Размерность вектора768
Максимальный контекст8192 токенов
Слоёв22
АрхитектураModernBERT
Пулингmean
Метрика близостикосинусная
Базовая модельdeepvk/USER2-base
Вес298 МБ (bfloat16)
Языкирусский, английский

Границы применимости

Модель делает одну вещь и делает её хорошо — ищет элементы API КОМПАС-3D. Что важно понимать:

  • это эмбеддер, а не генератор: он не пишет код и не отвечает текстом;
  • вне домена КОМПАС-3D качество не гарантируется — для общего поиска берите базовые модели deepvk/USER2 или Qwen3-Embedding;
  • модель отражает состав API на момент сборки корпуса и не знает о более новых методах;
  • поиск возвращает кандидатов, а не гарантию: в продакшене результат стоит проверять компилятором и графом вызовов.

Лицензия

CC BY-NC 4.0 — только некоммерческое использование.

Коммерческое использование весов, индексов и производных артефактов требует отдельного письменного разрешения. Напишите на hello@kompasmcp.ru — коммерческие лицензии выдаются.

Базовая модель deepvk/USER2-base распространяется под Apache-2.0; условия апстрима сохраняются для его компонентов. Ограничение CC BY-NC 4.0 распространяется на КОМПАС-специфичный файнтюн и упакованные артефакты этого репозитория. Подробнее — LICENSE.md и NOTICE.md.

Контакты

Три модели. Один SDK.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
8143b51

0 моделей