Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 307 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: voyage-4-nano
Опубликована: 5 фев 2026

Ссылки

voyage-4-nano-ONNX

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

onnx-community/voyage-4-nano-ONNX — ONNX-версия модели voyageai/voyage-4-nano, подготовленная сообществом onnx-community.

1 828скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 фев 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это multilingual-модель для извлечения признаков и построения векторных представлений текста, пригодная, в частности, для семантического поиска и поиска документов по запросу. В README показан сценарий представления поискового запроса для последующего поиска поддерживающих документов.

Модель запускается через ONNX Runtime и принимает токенизированный текст с использованием Transformers AutoTokenizer. Выходы включают last hidden state размерности 2048 на токен и pooler output размерности 2048 для всего входа. В README приведён пример с англоязычным запросом; точный перечень поддерживаемых языков, максимальная длина контекста, количество параметров и сведения об архитектуре не указаны.

К сильным сторонам относятся формат ONNX, совместимый с ONNX Runtime, и получение компактного векторного представления размерности 2048 для задач поиска и сопоставления текстов. Ограничения описания связаны с отсутствием данных о качестве, производительности, поддерживаемых языках и предельной длине входа. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Usage

ONNXRuntime

from huggingface_hub import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer
import onnxruntime as ort

# Download model files from Hugging Face Hub
model_id = "onnx-community/voyage-4-nano-ONNX"
model_folder = snapshot_download(model_id, local_dir="voyage-4-nano", allow_patterns=["onnx/model.onnx*"])
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Load the ONNX model
session = ort.InferenceSession("./voyage-4-nano/onnx/model.onnx")

# Run model
query = "What is the fastest route to 88 Kearny?"
prompt = "Represent the query for retrieving supporting documents: "
inputs = tokenizer(prompt + query, return_tensors="np").data
last_hidden_state, pooler_output = session.run(None, inputs)
print("Last hidden state shape:", last_hidden_state.shape) # (1, 20, 2048)
print("Pooler output shape:", pooler_output.shape) # (1, 2048)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3Model
Ревизия весов: fb6f32c