/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
15,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-Embedding-8B
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
30 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

zen-embedding-8B

zenlm
ЭмбеддингиТекст → embedding

Текстовая модель на базе Qwen3 для создания эмбеддингов, семантического поиска и плотного извлечения документов.

107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.

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

Zen Embedding 8B — текстовая модель для построения плотных эмбеддингов, опубликованная под линейкой Zen и основанная на Qwen/Qwen3-Embedding-8B. Это переупаковка модели в формате Hugging Face safetensors, а не обучение с нуля. Модель содержит 7,6 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen3 и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для семантического поиска, плотного извлечения документов и подбора релевантных текстов в системах RAG. Её можно применять для кодирования запросов и документов, а также оценки сходства текстов. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она выдаёт текстовые эмбеддинги; качество результатов зависит от данных и настройки поискового конвейера.

Сценарии применения

  • создание эмбеддингов запросов и документов для RAG
  • семантический поиск по коллекции текстов
  • плотное извлечение релевантных документов
  • поиск похожих предложений и текстов

Ограничения

Предназначена для получения текстовых эмбеддингов и поиска; генерация текста не является её основной задачей. Результаты поиска зависят от корпуса и настроек поисковой системы.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Zen Embedding 8B

8B-parameter text-embedding model for retrieval-augmented generation, semantic search, and dense retrieval. Part of the Zen embedding line.

Repackaged from Qwen/Qwen3-Embedding-8B (apache-2.0, Alibaba Qwen). Native HuggingFace safetensors, re-hosted under the Zen embedding line. Not trained from scratch — a permissively-licensed redistribution for the OSS-clean Zen model line.

Usage

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("zenlm/zen-embedding-8B")
emb = model.encode(["The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!"])
print(model.similarity(emb, emb))

Hosted via the Hanzo gateway (api.hanzo.ai) as zen-embedding-8b.

GGUF build for CPU inference: zenlm/zen-embedding-8B-GGUF.

License

apache-2.0. Upstream: Qwen/Qwen3-Embedding-8B by Alibaba Qwen. This repository redistributes the weights under the same license.

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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
92d3d0e

0 моделей

    Создать бенчмарк