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-sts

tardellirs

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Дообученная модель SentenceTransformer для вычисления семантического сходства предложений на бразильском португальском.

124скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

brazembed-pt-br-sts — компонент системы BrazEmbed-PT-BR от tardellirs, предназначенный для вычисления семантического сходства предложений на бразильском португальском. Это дообученная модель SentenceTransformer на базе BERTimbau Base с архитектурой BERT; её размер составляет 136,1 млн параметров, а контекст ограничен 512 токенами. Модель формирует эмбеддинги с mean pooling и L2-нормализацией, без префикса инструкции.

Модель подходит для оценки близости предложений, поиска семантически похожих текстов и ранжирования кандидатов по сходству. В README для системы BrazEmbed-PT-BR приведён результат MTEB(por) mean_16 0,6567 и заявлено первое место в классе моделей около 100 млн параметров; это системный показатель, а не отдельная оценка данного компонента. Распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

оценка семантической близости двух предложений
поиск похожих фраз в коллекции текстов
ранжирование текстовых кандидатов по сходству с запросом

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Модель ориентирована на бразильский португальский и на задачи семантического сходства предложений.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей 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.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей 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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

brazembed-pt-br-sts — BrazEmbed-PT-BR component (Semantic similarity (STS))

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 Semantic similarity (STS) clean weight-soup) serves the Semantic similarity (STS) tasks.

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

Use it directly for Semantic similarity (STS), 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: da44ac9