/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
34,4 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
USER2-small
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
29 июл 2026

KOMPAS-3D-GUARD-34M

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактный эмбеддер для семантического поиска методов, свойств и других элементов API КОМПАС-3D по русским и английским инженерным запросам.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 июл 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

KOMPAS-3D GUARD-34M — компактная модель-эмбеддер автора dwnmf для семантического поиска по API КОМПАС-3D. Она преобразует инженерные запросы на естественном языке и описания элементов API в векторы, чтобы находить подходящие методы, свойства и перечисления, в том числе различать близкие по смыслу сущности. Модель основана на deepvk/USER2-small и дообучена на разметке API КОМПАС-3D; использует архитектуру ModernBERT, содержит 34,4 млн параметров, формирует векторы размерности 384 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Поддерживаются русский и английский языки. Предназначена для локального запуска на CPU и поиска по большим коллекциям документов API; для запросов и документов следует использовать префиксы «search_query: » и «search_document: ». Лицензия — CC-BY-NC-4.0.

По README, на корпусе из 38 249 документов Recall@5 составляет 70,2% для обычных инженерных запросов и 67,5% для сложных случаев с похожими сущностями. Модель возвращает эмбеддинги для поиска, а не генерирует код или текст. Её качество вне домена КОМПАС-3D не гарантируется; индекс и запросы нужно кодировать одной и той же моделью и в одной точности. Корпус отражает состояние API на момент подготовки, поэтому новые элементы могут отсутствовать, а найденные кандидаты следует проверять.

Сценарии применения

  • поиск метода API КОМПАС-3D по описанию на русском языке
  • поиск свойства API по инженерному вопросу на английском языке
  • различение похожих методов и свойств API
  • построение локального семантического поиска по документации КОМПАС-3D
  • индексация документов API для поиска на CPU

Ограничения

Модель специализирована на API КОМПАС-3D, и качество поиска вне этой области не гарантируется. Она не генерирует код или текст; корпус может не включать более новые элементы API, а найденные кандидаты требуют проверки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

KOMPAS-3D GUARD-34M

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-34M — самая быстрая в линейке. Запускается на CPU, подходит для локальной работы и больших объёмов.

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@124,5%22,8%
Recall@353,9%53,1%
Recall@570,2%67,5%
MRR@1042,9%40,9%
nDCG@1052,2%49,9%

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-34M — эта модель34,4M38470,2%67,5%
KOMPAS-3D GUARD-150M149,0M76882,5%79,5%
KOMPAS-3D GUARD-600M595,8M102489,1%88,8%

Относительно предыдущего поколения KOMPAS-3D GUARD-34M даёт +11,0 п.п. на Semantic Route и +9,4 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-34M")

# 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

Параметры34,4 млн
Размерность вектора384
Максимальный контекст8192 токенов
Слоёв12
АрхитектураModernBERT
Пулингmean
Метрика близостикосинусная
Базовая модельdeepvk/USER2-small
Вес69 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-small 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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
be2bbb1

0 моделей