Компактная англоязычная модель IBM на базе ModernBERT, которая создаёт векторные представления текста для семантического поиска и сопоставления.
Подходит для: Семантический поиск по англоязычным документам · Извлечение релевантных фрагментов для RAG · Поиск похожих текстов и запросов
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
Англоязычная модель IBM на базе ModernBERT, которая создаёт векторные представления текста для семантического поиска, извлечения информации и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных passages по запросу · извлечение информации из длинных документов
Малайскоязычная модель на базе Llama 2 для извлечения признаков и построения текстовых эмбеддингов.
Подходит для: получение эмбеддингов малайскоязычных документов · семантический поиск по текстовой коллекции · поиск похожих текстов
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
Многоязычная модель IBM на ModernBERT, которая превращает текст и код в векторы для семантического поиска и сравнения.
Подходит для: поиск документов по запросу на нескольких языках · семантический поиск по длинным текстам · сопоставление вопроса с релевантным фрагментом документа
Англоязычная BERT-модель Mixedbread AI для получения эмбеддингов предложений с адаптивной глубиной и размером вектора.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений · сравнение смысловой близости текстовых фрагментов
Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.
Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации
Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу
Модель Salesforce Research преобразует английские тексты в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения сходства.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений · ранжирование текстов по смысловой близости
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
Многоязычная модель embaas преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстовых фрагментов
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
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
Компактный англоязычный ModernBERT-энкодер для извлечения признаков, эмбеддингов и задач понимания текста.
Подходит для: создание эмбеддингов английских текстов · семантический поиск по англоязычным документам · классификация текстов
Компактная англоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений
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 модель BERT преобразует предложения и абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск перефразированных вопросов и предложений · сравнение смысловой близости 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
Instructor-XL — англоязычная модель текстовых эмбеддингов, которая по инструкции создаёт векторы для семантического поиска, сравнения, кластеризации и других задач.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск ответов и релевантных документов по запросу · оценка сходства между предложениями или текстами
BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.
Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск
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
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