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
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
Необученная модель XLM-RoBERTa large с CLS pooling, предназначенная для дообучения и получения текстовых эмбеддингов.
Подходит для: дообучение модели для семантического поиска · получение эмбеддингов предложений · извлечение признаков из текста
Быстрая мультиязычная модель статических эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления текстов при ограниченных вычислительных ресурсах.
Подходит для: семантический поиск по текстовым коллекциям · сопоставление похожих предложений · поиск дубликатов текстов
Мультимодальная модель семейства LCO-Embedding создаёт эмбеддинги текста, изображений, аудио и видео для семантического поиска и сопоставления.
Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск изображений по текстовому запросу · поиск аудиозаписей по смыслу
Англоязычная модель эмбеддингов на базе PubMedBERT для семантического поиска и кластеризации медицинских текстов.
Подходит для: семантический поиск по статьям PubMed · поиск медицинских ответов по смыслу вопроса · подбор аннотаций к медицинским статьям
ONNX-версия двуязычной модели Jina для создания эмбеддингов немецких и английских текстов в Transformers.js.
Подходит для: семантический поиск по немецким текстам · семантический поиск по английским текстам · поиск похожих 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
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
Текстовая модель на базе Qwen3-Embedding-8B для создания эмбеддингов, семантического поиска и retrieval в системах RAG.
Подходит для: поиск релевантных документов по смыслу запроса · подбор похожих текстов и предложений · поиск по базе знаний для RAG-системы
Yalda Embedding — дообученная модель эмбеддингов для семантического поиска и плотного поиска документов на персидском языке.
Подходит для: поиск персидских документов по запросу · семантическое сопоставление персидских запросов и документов · ранжирование документов-кандидатов по релевантности
Мультимодальная модель Jina AI создаёт общие эмбеддинги текста, изображений, видео и аудио для поиска, классификации, кластеризации и сравнения.
Подходит для: семантический поиск по текстам и медиа · поиск изображений, видео или аудио по текстовому запросу · построение мультимодального RAG-индекса
Двуязычная модель GigaChat для создания текстовых эмбеддингов и поиска семантически релевантных текстов по инструкциям.
Подходит для: поиск документов по вопросу на естественном языке · извлечение абзацев с ответом из коллекции текстов · семантическое сравнение предложений
Производная модели mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit. 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
Производная модели Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. 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
Производная модели Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. 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
Производная модели Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. 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
Производная модели Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. 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
Компактная англоязычная модель Jina AI преобразует текст, включая длинные документы, в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и RAG.
Подходит для: семантический поиск по длинным англоязычным документам · поиск фрагментов для RAG-системы · сравнение смысловой близости предложений
Производная модели Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. 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 Octen на базе Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов, семантического поиска и извлечения информации.
Подходит для: семантический поиск по длинным документам · извлечение юридических документов по запросу · поиск по финансовым и медицинским текстам
Англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для получения инструкционно-управляемых текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
Подходит для: создание эмбеддингов для семантического поиска · поиск документов по текстовому запросу · сопоставление запросов и документов по смыслу
Франкоязычная модель OrdalieTech на базе XLM-RoBERTa для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска, сравнения и ранжирования текстов.
Подходит для: семантический поиск по французским документам · поиск релевантных пассажей по запросу на французском языке · сравнение смысловой близости французских текстов
Конвертированная в формат MLX мультимодальная модель Qwen3-VL для извлечения признаков и эмбеддингов.
Подходит для: получение эмбеддингов для мультимодального поиска · извлечение признаков из изображений и текста · подготовка представлений данных для мультимодальных систем