/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

tevatron-elastic-qwen3-0.6b-reranker-ltc

ЭмбеддингиТекст → embedding4 профессии

Эластичный переранжировщик на базе Qwen3-0.6B оценивает релевантность документов поисковому запросу и поддерживает несколько режимов сжатия токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

tevatron-elastic-qwen3-0.6b-reranker-ltc — модель переранжирования документов, разработанная в рамках проекта Tevatron-Elastic на базе Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Она оценивает релевантность passages для поискового запроса и помогает улучшить порядок результатов информационного поиска.

Модель использует плотную архитектуру Qwen3 и содержит около 508 млн параметров. Это эластичный вариант с послойным сжатием токенов (M-LTC): один чекпойнт поддерживает несколько режимов с разной долей сохраняемых токенов, выбираемых через Tevatron-Elastic. Контекст модели — до 32 768 токенов, однако при обучении использовалась максимальная длина 512 и префиксы query: и passage:. Для оценки на BEIR-15 указано значение nDCG@10 0,552 в полном режиме.

Чекпойнт предназначен для экспериментов и воспроизводимости результатов, а не заявлен как модель с передовым качеством. Для загрузки требуется фреймворк Tevatron-Elastic. Модель дообучена на rlhn/rlhn-680K и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • переранжирование результатов поисковой выдачи
  • оценка релевантности passages для запроса
  • улучшение порядка документов в информационном поиске
  • эксперименты со сжатием токенов при переранжировании

Ограничения

Для использования требуется фреймворк Tevatron-Elastic; обучение проводилось с максимальной длиной 512 токенов, хотя нативный контекст модели составляет 32 768 токенов. Результат BEIR-15 приведён для полного режима и не является заявлением о качестве state of the art.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tevatron-elastic-qwen3-0.6b-reranker-ltc

A reranker trained with Tevatron-Elastic, which trains one checkpoint to serve many operating points along the depth / width / token compression axes. This checkpoint is an elastic token axis (layer-wise token compression, M-LTC): one checkpoint serves several keep-ratios.

  • Base model: Qwen/Qwen3-0.6B-Base
  • Task: reranker
  • Elastic axis: ltc
  • Training data: rlhn/rlhn-680K, max length 512, query:/passage: prefixes.

Full-point BEIR-15 nDCG@10: 0.552.

Load with the Tevatron-Elastic framework and select an operating point with prune_to / encode_at; see the repository for usage. Part of a release of 20 checkpoints (3 backbones, retrieval and reranking, all compression axes) accompanying the Tevatron-Elastic paper. Reported as a reproducibility resource, not a state-of-the-art claim.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3Model
Ревизия весов
0fd6260

0 моделей