Англоязычная модель эмбеддингов для семантического сравнения и поиска предложений и абзацев.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · сравнение сходства вопросов и ответов · поиск перефразированных предложений

Многоязычная модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска, дообученная на базе Qwen3-0.6B-Base.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · извлечение релевантных текстов для RAG · поиск похожих фрагментов кода

Мультиязычная модель Jina AI преобразует текст в эмбеддинги для поиска, кластеризации, классификации и сопоставления текстов.

Подходит для: векторизация поисковых запросов и документов · семантический поиск по многоязычной коллекции · поиск похожих текстов и оценка их сходства

Компактная мультиязычная модель Jina AI создаёт текстовые эмбеддинги для поиска, сравнения, кластеризации и классификации.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск релевантных документов по запросу · сравнение смысловой близости текстов

Компактная англоязычная модель статических эмбеддингов для быстрого семантического поиска, сравнения и ранжирования текстов.

Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск похожих предложений и фрагментов · ранжирование результатов поиска по релевантности

Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

Мультиязычная модель Microsoft для создания текстовых эмбеддингов, подходящих для поиска, сравнения и группировки текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости запросов и текстов

Многоязычная модель Microsoft на 27 млрд параметров для создания текстовых эмбеддингов, используемых в поиске, сравнении и организации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных passages по запросу · измерение смыслового сходства предложений

Быстрая компактная модель статических эмбеддингов для семантического поиска, сравнения и ранжирования преимущественно англоязычных текстов.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск похожих предложений и абзацев · ранжирование текстов по смысловому соответствию запросу

Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.

Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации

Контекстная модель эмбеддингов Perplexity AI для представления фрагментов документов в поисковых и RAG-системах.

Подходит для: индексация фрагментов документов с учётом окружающего контекста · семантический поиск по коллекции документов · подготовка эмбеддингов для RAG

Дообученная модель X-Codec на базе HuBERT для извлечения признаков общего аудио и работы с кодированием на разных битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из общего аудио · кодирование аудиосигнала на низком битрейте · сравнение аудиокодирования при разных битрейтах

Компактная Model2Vec-модель создаёт 768-мерные текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение сходства предложений

Мультимодальная модель Tencent на базе Qwen3.5-2B, создающая эмбеддинги текста, изображений, видео и визуальных документов для поиска и сопоставления.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск видео по описанию · сопоставление текста и визуальных документов

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей

Англоязычная BERT-модель BAAI преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения документов и других задач retrieval augmentation.

Подходит для: поиск документов по короткому запросу · семантический поиск в базе знаний · извлечение релевантных фрагментов для RAG

Дообученный текстовый эмбеддер MPNet для получения векторных представлений предложений в исследовательских конвейерах SemStamp по водяным знакам текста.

Подходит для: получение эмбеддингов предложений для SemStamp · поиск семантически близких предложений · подготовка текстовых эмбеддингов для кластеризации k-means

8-битная MLX-модель семейства Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: создание эмбеддингов запросов и документов · семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и документов

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков и последующей настройки на задачи понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных текстов · подготовка представлений для классификации предложений · подготовка признаков для разметки токенов

Мультиязычная модель Perplexity AI для контекстных эмбеддингов фрагментов документов и поиска в RAG-системах.

Подходит для: векторизация фрагментов документов с учётом контекста · поиск релевантных фрагментов для RAG · семантический поиск по мультиязычным коллекциям документов

Нейросетевой аудиокодек Meta AI для сжатия и восстановления речи, музыки и других аудиосигналов с низким битрейтом.

Подходит для: сжатие речи для потоковой передачи · сжатие музыки с низким битрейтом · восстановление аудио после сжатия

Предварительная контекстная модель Perplexity AI создаёт INT8-векторы фрагментов документов и запросов для семантического поиска в RAG-системах.

Подходит для: построение контекстных эмбеддингов фрагментов документов для RAG · семантический поиск по базе документов · поиск релевантных фрагментов по текстовому запросу

Мультимодальная модель Tencent на базе Qwen3.5-9B, создающая эмбеддинги текста, изображений, видео и визуальных документов для поиска и сопоставления.

Подходит для: семантический поиск по текстовым коллекциям · поиск изображений по текстовому запросу · поиск видео по тексту или визуальному содержимому

Малайскоязычная embedding-модель mesolitica на базе Llama 2 для преобразования текста в векторные представления.

Подходит для: построение эмбеддингов малайскоязычных текстов · семантический поиск по малайским документам · сравнение сходства малайскоязычных предложений