Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-portuguese-cased
Библиотека: sentence-transformers
Опубликована: 5 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

brazembed-pt-br-retrieval

tardellirs

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Эмбеддинговая модель для семантического поиска и ранжирования текстов на бразильском португальском.

372скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 июл 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

tardellirs/brazembed-pt-br-retrieval — компонент системы BrazEmbed-PT-BR от автора tardellirs, предназначенный для получения эмбеддингов бразильского португальского текста для поиска и ранжирования. Модель основана на BERTimbau Base и дообучена с использованием объединённого набора весов для задач Retrieval & Reranking. Это SentenceTransformer на архитектуре BERT с mean pooling и L2-нормализацией; для работы не требуется префикс инструкции. Размер — 136,1 млн параметров, длина контекста — 512 токенов.

Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, включая ранжирование результатов по релевантности. В README приведён результат 0,6567 по mean_16 на MTEB для португальского и заявлено лидерство в классе около 100 млн параметров; это оценка из карточки, а не гарантия качества для конкретного набора данных. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

семантический поиск по документам на португальском
ранжирование результатов поиска по релевантности
сравнение сходства предложений на бразильском португальском

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; заявленные результаты MTEB не гарантируют качество на конкретных данных.

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

brazembed-pt-br-retrieval — BrazEmbed-PT-BR component (Retrieval & Reranking)

A component of BrazEmbed-PT-BR, the contamination-clean ~110M Brazilian-Portuguese embedding system (task-routed, MTEB(por) mean_16 = 0.6567, #1 in the ~100M class). This standalone SentenceTransformer (Brazilian BERTimbau + the Retrieval & Reranking clean weight-soup) serves the Retrieval & Reranking tasks.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("tardellirs/brazembed-pt-br-retrieval")   # mean-pooling, L2-normalized, no instruction prefix

Use it directly for Retrieval & Reranking, or via the router (https://github.com/tardellirs/brazembed-pt-br → route.py). For one general model, use tardellirs/brazembed-pt-br. License MIT. Benchmark: MTEB(por) (leaderboard).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertModel
Ревизия весов: 7a1e416