Исходную модель разработала исследовательская группа CL Research Group in Nagoya, Japan. Модель предназначена для построения векторных представлений японских текстов и задач семантического поиска, сравнения сходства, классификации, кластеризации и retrieval.

Модель основана на архитектуре ModernBERT-Ja и оформлена как Sentence Transformer с mean pooling. Она содержит около 37 млн параметров, формирует embeddings размерностью 256 и поддерживает последовательности до 8192 токенов. Основной язык — японский. Для разных сценариев предусмотрены префиксы для обычного семантического кодирования, тематического анализа, поисковых запросов и документов. ONNX-репозиторий содержит варианты модели с разными форматами и уровнями квантования, включая FP16, INT8, UINT8 и Q4.

Сильные стороны модели — небольшой размер, длинный контекст, высокая специализация на японских текстах и возможность локального запуска через ONNX Runtime или Transformers.js. Ограничение состоит в том, что это не генеративная языковая модель и она ориентирована прежде всего на японский язык; для многоязычных корпусов её пригодность может быть ниже. Модель и ONNX-версия распространяются по лицензии Apache 2.0.