/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
149 млн
Размер весов
121 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
ModernBERT-base
Опубликована
2 апр 2025

nomicai-modernbert-embed-base-6bit

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Англоязычная ModernBERT-модель для создания текстовых эмбеддингов и оценки сходства предложений, конвертированная для MLX.

258скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 апр 2025

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

Англоязычная модель эмбеддингов на базе ModernBERT, подготовленная mlx-community для запуска в формате MLX. Репозиторий описывает конвертацию модели nomic-ai/modernbert-embed-base; метаданные связывают её с answerdotai/ModernBERT-base и nomic-ai/modernbert-embed-unsupervised. Модель содержит 149 млн параметров и рассчитана на входной контекст до 8192 токенов.

Она предназначена для получения векторных представлений текста, вычисления сходства предложений и семантического поиска. Её можно использовать для поиска похожих фрагментов, группировки текстов и построения retrieval-компонентов. Указанная лицензия — Apache-2.0. README подтверждает конвертацию в MLX, но не уточняет, каким способом получена 6-битная точность.

Сценарии применения

  • семантический поиск по англоязычным документам
  • поиск похожих предложений и фрагментов текста
  • получение эмбеддингов для retrieval-систем
  • группировка англоязычных текстов по смыслу

Ограничения

Модель ориентирована на английский язык. README подтверждает конвертацию для MLX, но не описывает точность квантования или результаты оценок качества.

Для каких профессий подходит9

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

mlx-community/nomicai-modernbert-embed-base-6bit

The Model mlx-community/nomicai-modernbert-embed-base-6bit was converted to MLX format from nomic-ai/modernbert-embed-base using mlx-lm version 0.0.3.

Use with mlx

pip install mlx-embeddings
from mlx_embeddings import load, generate
import mlx.core as mx

model, tokenizer = load("mlx-community/nomicai-modernbert-embed-base-6bit")

# For text embeddings
output = generate(model, processor, texts=["I like grapes", "I like fruits"])
embeddings = output.text_embeds  # Normalized embeddings

# Compute dot product between normalized embeddings
similarity_matrix = mx.matmul(embeddings, embeddings.T)

print("Similarity matrix between texts:")
print(similarity_matrix)


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
1518ad6

0 моделей