/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
Qwen3-Embedding-0.6B
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
29 июл 2026

KOMPAS-3D-GUARD-600M

ЭмбеддингиТекст → embedding

Специализированная модель эмбеддингов для семантического поиска методов, свойств и других элементов API КОМПАС-3D по запросам инженеров на русском и английском языках.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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-600M — специализированная модель эмбеддингов, разработанная для семантического поиска по API КОМПАС-3D. Она преобразует русские и английские запросы инженеров и описания элементов API в векторы, чтобы находить подходящие методы, свойства и перечисления среди десятков тысяч близких по смыслу сущностей. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B и использует архитектуру семейства Qwen3; размер — 595,8 млн параметров, размерность вектора — 1024, максимальный контекст — 32768 токенов.

Модель предназначена для поиска элементов API по естественно-языковым запросам, в том числе для различения похожих сущностей. README приводит результаты на корпусе из 38 249 документов и двух наборах запросов; для максимальной точности в линейке рекомендуется запуск с GPU. Модель создаёт эмбеддинги и не генерирует код или текстовые ответы. Для сопоставления запросы и документы следует кодировать одной и той же моделью и в одной точности, а инструкцию запроса из конфигурации модели не заменять стандартной инструкцией Qwen3.

Качество вне API КОМПАС-3D не гарантируется, а модель отражает состав API на момент подготовки корпуса и может не учитывать более новые методы. Результаты поиска являются кандидатами и требуют проверки в целевой среде. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование на условиях лицензии с ограничением на коммерческое применение.

Сценарии применения

  • поиск метода API КОМПАС-3D по описанию его назначения
  • поиск свойства объекта по инженерному запросу
  • различение похожих методов и свойств API
  • поиск плоскостей и других сущностей API по русскому или английскому названию

Ограничения

Качество вне API КОМПАС-3D не гарантируется, а методы, добавленные после подготовки корпуса, могут отсутствовать. Модель выдаёт эмбеддинги для поиска, а не код или текстовые ответы; найденные кандидаты следует проверять.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

KOMPAS-3D GUARD-600M

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-600M — максимальное качество в линейке. Для случаев, где важна точность, а не миллисекунды.

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@133,7%34,6%
Recall@374,1%75,3%
Recall@589,1%88,8%
MRR@1056,2%56,8%
nDCG@1065,8%66,3%

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-150M149,0M76882,5%79,5%
KOMPAS-3D GUARD-600M — эта модель595,8M102489,1%88,8%

Относительно предыдущего поколения KOMPAS-3D GUARD-600M даёт +29,9 п.п. на Semantic Route и +30,7 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-600M")

# Запрос идёт с инструкцией, документ — БЕЗ префикса.
queries = model.encode(
    ["как получить радиус окружности", "сохранить деталь в файл"],
    prompt_name="query",
    normalize_embeddings=True,
)
documents = model.encode(
    ["ICircle.Radius — радиус окружности", "IKompasDocument.Save — сохранить документ"],
    normalize_embeddings=True,
)

scores = queries @ documents.T
print(scores)

prompt_name="query" подставляет инструкцию, с которой модель обучалась:

Instruct: Given a user request about the KOMPAS-3D API, retrieve the API method or documentation route that best satisfies it
Query:{текст запроса}

Документы кодируются без префикса. Инструкция зашита в конфиг модели — не заменяйте её стандартной инструкцией Qwen3, качество упадёт.

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

Параметры595,8 млн
Размерность вектора1024
Максимальный контекст32768 токенов
Слоёв28
АрхитектураQwen3
Пулингlast token
Метрика близостикосинусная
Базовая модельQwen/Qwen3-Embedding-0.6B
Вес1,19 ГБ (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 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B 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
7e581d7

0 моделей