/ 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-plain

ЭмбеддингиТекст → embedding

Дообученная на Qwen3-0.6B модель Tevatron-Elastic для переранжирования документов в системах информационного поиска.

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-Plain — дообученная Utah NLP модель на базе Qwen/Qwen3-0.6B-Base для переранжирования найденных документов по соответствию запросу. Это плотная текстовая модель на 507,9 млн параметров с контекстом до 32 768 токенов; для обучения использован набор rlhn/rlhn-680K, а запросы и документы подаются с префиксами query: и passage:. Модель представляет базовую полноразмерную точку работы по оси сжатия plain и используется через Tevatron-Elastic с выбором режима посредством prune_to и encode_at.

Для полной конфигурации в README приведён результат 0,556 nDCG@10 на BEIR-15; авторы позиционируют выпуск как ресурс для воспроизводимости, а не как заявление о превосходстве над другими моделями. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • переранжирование результатов поиска по запросу
  • сортировка найденных документов по релевантности
  • улучшение выдачи в поисковой системе
  • оценка соответствия пары запрос—документ

Ограничения

README приводит оценку 0,556 nDCG@10 на BEIR-15 для полной конфигурации и не заявляет о превосходстве над другими моделями. Для использования требуется фреймворк Tevatron-Elastic и форматирование входов префиксами query: и passage:.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tevatron-elastic-qwen3-0.6b-reranker-plain

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 a single full-size operating point (baseline).

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

Full-point BEIR-15 nDCG@10: 0.556.

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
2b87270

0 моделей