/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
30,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 июн 2026

qwen3-8b-ft-msmarco

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Дообученная на английском MSMARCO модель Qwen3-8B для получения текстовых эмбеддингов и поиска документов.

559скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июн 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

hanhainebula/qwen3-8b-ft-msmarco — текстовая модель эмбеддингов, созданная дообучением Qwen/Qwen3-8B на английских обучающих данных MSMARCO в течение одной эпохи с помощью FlagEmbedding. Она выпущена в рамках ресурсов ReasonEmbed, посвящённых улучшению эмбеддингов для поиска документов со сложными рассуждениями. Модель предназначена для преобразования текста в векторные представления и задач извлечения документов; в метаданных для неё указан pipeline feature-extraction.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen3, содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors; токенизатор изменён для автоматического добавления EOS-токена. Лицензия — Apache-2.0. Обучение описано для английских данных MSMARCO; многоязычность базовой Qwen3 сама по себе не подтверждает, что этот чекпойнт одинаково хорошо работает на других языках.

Сценарии применения

  • получение эмбеддингов для запросов и документов
  • поиск релевантных документов по текстовому запросу
  • извлечение документов для систем ответов на вопросы
  • поиск документов для задач, требующих сложных рассуждений

Ограничения

Дообучение проведено на английских данных MSMARCO, поэтому качество на других языках не подтверждено. Описание не приводит результатов оценки качества или сравнительных тестов.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-8b-ft-msmarco

This model is based on Qwen/Qwen3-8B and was fine-tuned for 1 epoch on the English MSMARCO training data using FlagEmbedding.

This model is released as part of the ReasonEmbed resources. ReasonEmbed studies enhanced text embeddings for reasoning-intensive document retrieval; for more details, please refer to our paper.

Training Data

The model was fine-tuned on the MSMARCO data from hanhainebula/bge-multilingual-gemma2-data.

Training Procedure

Tokenizer Note

Following the tokenizer modification discussed in Qwen3-Embedding-0.6B discussion #2, we modified the tokenizer so that it can automatically add the EOS token during tokenization.

License

This model is released under the Apache 2.0 license.

Citation

If you find this repository useful, please consider giving a star ⭐ and citation:

@article{chen2025reasonembed,
  title={ReasonEmbed: Enhanced Text Embeddings for Reasoning-Intensive Document Retrieval},
  author={Chen, Jianlyu and Lan, Junwei and Li, Chaofan and Lian, Defu and Liu, Zheng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2510.08252},
  year={2025}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3Model
Ревизия весов
2021236

0 моделей