I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

NovaSearch/jasper_en_vision_language_v1 — мультимодальная модель для представления текста и изображений в виде векторов. Согласно карточке, она основана на dunzhang/stella_en_1.5B_v5 и google/siglip-so400m-patch14-384; метаданные указывают на объединение моделей. Модель предназначена для получения эмбеддингов текста и изображений, поиска семантически близких текстов и сопоставления текста с изображениями. В карточке упоминаются оценка на MTEB и обучение на данных BAAI/Infinity-MM и HuggingFaceFW/fineweb-edu. Основной заявленный язык — английский. Доступна в формате safetensors. Информация о лицензии и ограничениях применения в предоставленных данных отсутствует.

mobarmg/jev-schema-scorer-deberta-v3-large — дообученная модель на основе энкодера DeBERTa-v3-large, разработанная для классификации с учётом схемы. Она оценивает пары «состояние и вопрос с кандидатом», а затем детерминированный декодер группирует оценки для выбора варианта, оценки по порядковой шкале или ответа «да/нет». Вопросы, критерии и идентификаторы вариантов задаются во время инференса, поэтому новые наборы меток можно передавать без переобучения. Модель содержит 533,8 млн параметров и принимает текст или сериализованные JSON-объекты. Она обучена на 17 170 синтетических англоязычных вопросах из разных прикладных областей; контекст модели — до 512 токенов, а при обучении использовались последовательности длиной до 384 токенов. В тестах авторы сообщают точность 0,841 для выбора варианта на наборе v2; слабые результаты отмечены для определения следующего действия в записях, классификации ошибок в кратком изложении и оценивания ответов учащихся. Модель подходит для экспериментов с маршрутизацией, триажем, маркировкой по заданным критериям, порядковым оцениванием и проверкой утверждений по короткому тексту. Синтетические данные ограничивают перенос на другие области, длинные тексты и языки, кроме английского; критерии, требующие фоновых знаний или сложных рассуждений, могут снижать качество. Вероятности могут быть чрезмерно концентрированными и должны рассматриваться как ранжирование, а не как калиброванная уверенность. Это не классификатор безопасности; для решений с существенными последствиями, в том числе в модерации, здравоохранении и безопасности, необходима проверка человеком. Лицензия — MIT.

Xenova/jina-embeddings-v2-small-en — версия модели jinaai/jina-embeddings-v2-small-en с весами в формате ONNX, подготовленная для использования в JavaScript через библиотеку Transformers.js. Модель предназначена для извлечения векторных представлений английских текстов и совместима с конвейером feature-extraction. Модель подходит для семантического сравнения текстов, поиска похожих документов и построения приложений, использующих текстовые эмбеддинги. В README показан сценарий генерации эмбеддингов с mean pooling и расчёта косинусного сходства. Поддерживаются варианты точности fp32, fp16, q8 и q4, что позволяет выбирать между качеством, размером и производительностью. Сведения об архитектуре, размере, максимальной длине контекста и точной размерности эмбеддингов в README не указаны. Сильной стороной модели является возможность запуска ONNX-весов в JavaScript-окружении через Transformers.js, включая потенциальное использование в веб-приложениях. Ограничения связаны с тем, что заявлена поддержка английского языка, а влияние квантования на качество может зависеть от выбранного формата. Лицензия в предоставленном README не указана.

jina-embeddings-v5-omni-small-text-matching — мультимодальная модель эмбеддингов Jina AI, вариант семейства jina-embeddings-v5-omni-small, настроенный на сопоставление. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и отображает их в общее векторное пространство, согласованное с текстовой моделью jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-text-matching. Модель содержит около 1,56 млрд параметров и формирует эмбеддинги размерностью 1024; для текста при индексировании используется префикс «Document: ». Видео представляется кадрами, звуковая дорожка автоматически не обрабатывается. Модель подходит для мультимодального поиска и сравнения: можно индексировать документы и выполнять запросы изображениями, видео или аудио без повторной индексации. Поддерживается усечение эмбеддингов с повторной L2-нормализацией. Для экономии памяти можно загружать только нужные модальные компоненты; доступны интеграции с Transformers, sentence-transformers и vLLM. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

jina-embeddings-v5-text-nano-clustering — компактная модель для получения текстовых эмбеддингов, разработанная Jina AI. Она предназначена прежде всего для кластеризации текстов и входит в семейство jina-embeddings-v5-text; модель является квантованным вариантом базовой jina-embeddings-v5-text-nano. Модель содержит 239 млн параметров, поддерживает мультиязычные тексты и обрабатывает последовательности длиной до 8192 токенов. Размер выходного эмбеддинга составляет 768 измерений, доступны также укороченные Matryoshka-размерности 32, 64, 128, 256 и 512. Используется pooling по последнему токену. Обучение основано на дистилляции и задачно-ориентированных контрастивных потерях; заявлено превосходство над сопоставимыми моделями на различных embedding-бенчмарках. Сильные стороны модели — компактность, высокая производительность для задач кластеризации, поддержка длинного контекста и возможность выбирать размер эмбеддинга для компромисса между качеством и эффективностью. README не описывает конкретный список поддерживаемых языков и не приводит подробных результатов оценки, поэтому качество для отдельных языков и доменов может различаться. Для использования рекомендуются transformers, PyTorch и vLLM; доступна интеграция с sentence-transformers и llama.cpp через специальную ветку. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но не для коммерческих целей.

JPT-9B — открытая модель решений от автора репозитория kirp, созданная дообучением Qwen/Qwen3.5-9B с помощью LoRA и объединением адаптера с основными весами. Она принимает описание ситуации и типизированные вопросы, а одним проходом выдаёт вероятности вариантов ответа для выбора из списка, оценки по упорядоченной шкале или ответа «да/нет». Модель предназначена для классификации намерений и тональности, NLI, выбора действия и других задач, где нужно оценить несколько вариантов без генерации объяснения. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3.5ForConditionalGeneration и сохраняется в формате safetensors. Она мультимодальна и поддерживает изображения благодаря базовой модели, однако обработка изображений для этого чекпойнта не проверялась. Основной язык — английский; другие языки представлены лишь в небольшом количестве обучающих наборов. Вероятности откалиброваны общей температурой 1,087. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая не разрешает коммерческое использование.

uclanlp/keyphrase-mpnet-v1 — модель Sentence-Transformers, разработанная UCL NLP для представления фраз в виде плотных векторов размерности 768. Она основана на sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 и дополнительно дообучена с помощью SimCSE на корпусе из миллиона ключевых фраз из научных публикаций, новостей, онлайн-форумов и других областей. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру MPNet и принимает текстовые фразы; длина контекста составляет 514 токенов. Векторы подходят для семантического поиска, кластеризации и вычисления семантических оценок качества моделей извлечения ключевых фраз. Обучение на фразах из нескольких предметных областей делает её специализированным вариантом для работы с ключевыми фразами. В предоставленных материалах условия лицензии не приведены.

cfokmu/klue-roberta-base-klue-sts — модель эмбеддингов предложений на базе RoBERTa, опубликованная сообществом cfokmu. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и оценки сходства. Модель использует архитектуру RoBERTa с 137,8 млн параметров; для вычисления эмбеддингов применяется pooling поверх контекстных представлений токенов. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска и группировки текстов по смыслу. Карточка указывает обучение с CosineSimilarityLoss; данные подтверждают назначение для KLUE/ST​S, поэтому основным языком является корейский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ddobokki/klue-roberta-small-nli-sts — корейская модель Sentence Transformer на архитектуре RoBERTa, предназначенная для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства. Разработчик описывает её как модель для корейского языка; размер составляет 81,2 млн параметров, а длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для сравнения предложений по смыслу, поиска семантически близких текстов и использования в системах извлечения признаков и векторного поиска. В README приведены результаты теста семантического сходства: корреляция Пирсона 84,27 и Спирмена 84,17 для косинусного сходства. Доступны веса PyTorch и Safetensors. В README не указана лицензия, поэтому условия распространения и коммерческого использования по имеющимся данным определить нельзя.

Модель snunlp/KLUE-SRoBERTa-Large-SNUExtended-klueNLI-klueSTS — Sentence Transformer на архитектуре RoBERTa, обученный для работы с корейскими предложениями на наборе klue/klue. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерности 1024 и оценивает сходство предложений по косинусному сходству; максимальная длина последовательности составляет 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. В README приведён результат Spearman 0,8422 на оценке семантического сходства sts-dev. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; основным языком является корейский. Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные тексты требуют разбиения. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

BM-K/KoSimCSE-bert-multitask — модель BM-K для построения эмбеддингов корейских предложений на основе архитектуры BERT. Она предназначена для преобразования текста в векторы, которые можно применять для сравнения смысловой близости предложений и других задач семантического поиска. В README приведены результаты на тесте семантического сходства и материалы для обучения собственных моделей. Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт векторные представления. В метаданных указан корейский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BM-K/KoSimCSE-Unsup-RoBERTa — модель корейских векторных представлений предложений из семейства KoSimCSE. Она основана на RoBERTa и предназначена для получения эмбеддингов текста, которые можно использовать для сравнения семантической близости предложений. Модель подходит для семантического поиска и кластеризации корейских текстов. В карточке указано 137,8 млн параметров и контекст до 514 токенов; доступны веса PyTorch и Safetensors. README описывает обучение KoSimCSE без разметки на корпусе Wikipedia и приводит семантический поиск и кластеризацию как downstream-задачи. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

KuBERT-Central-Kurdish-BERT-Model — модель на архитектуре BERT, разработанная AsoSoft для обработки центральнокурдского языка. Она предназначена для классификации текста без заранее заданного набора классов: пользователь задаёт варианты меток, а модель оценивает их соответствие тексту. Чекпойнт содержит около 95 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель обучена на корпусе примерно из 296,5 млн токенов, собранном из материалов AsoSoft, текстов Арама Рафика и Мухаммада Азизи, а также корпуса OSCAR 2019. В README также указаны специализированный токенизатор для курдского языка и использование BERT. Это языковая модель общего назначения для центральнокурдских текстов; карточка не сообщает лицензию и не приводит оценок качества, поэтому их нельзя установить по доступным сведениям.

danfeg/LaBSE_Finetuned-FR-1000 — дообученная модель Sentence-Transformers на основе LaBSE для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она рассчитана на задачи семантического поиска, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Обучение использовало CosineSimilarityLoss. Модель построена на архитектуре BERT, содержит около 498,1 млн параметров, формирует эмбеддинги размерности 768 и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и Safetensors. Суффикс FR-1000 указывает на французскую специализацию, однако доступные сведения не раскрывают состав обучающих данных или конкретные языковые ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EIStakovskii/LaBSE-fr-de — сокращённая версия LaBSE для получения векторных представлений предложений на французском и немецком языках. Автор карточки указывает, что модель подготовлена при содействии cointegrated. Это плотная BERT-модель примерно на 130 млн параметров; словарь содержит токены только французского и немецкого языков и составляет около 10% исходного словаря, а число параметров — около 27% от исходной модели. Контекст — до 512 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов предложений, например для оценки сходства и семантического поиска между французским и немецким текстом. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

LaME-7B — мультимодальная модель для получения эмбеддингов, разработанная на основе Qwen2-VL-7B-Instruct. Она использует восемь обучаемых токенов [REASON], обучение с совместной контрастивной и декодерной супервизией и проекцию размерности 3584; латентный декодер основан на Qwen3-0.6B. Модель предназначена для поиска и сопоставления текста, изображений, видео и визуальных документов. README сообщает о высоких результатах на наборах MMEB-v2 и MRMR. Для запуска указаны Transformers и AutoModel/AutoProcessor; веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Redis LangCache Embed Experimental — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная Redis на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 для семантического кэширования и сравнения предложений. Энкодер на архитектуре BERT преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384; сходство оценивается косинусной мерой. Метаданные указывают 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 100 токенов. Модель подходит для поиска похожих запросов и ответов, семантического поиска и ранжирования пар текстов, в частности при настройке семантического кэша LangCache. Она обучена на парах предложений LangCache. Лицензия — Apache-2.0. В опубликованной оценке на тестовом наборе указаны cosine accuracy@1 0,5768 и cosine recall@1 0,5588; эти показатели относятся к описанной в карточке оценке и не гарантируют качество на других данных.

Redis разработала sentence-transformers bi-encoder, дообученный на базе Alibaba-NLP/gte-modernbert-base для семантического кэширования в LangCache. Модель кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 768; сходство между ними оценивается косинусной мерой. В карточке указаны архитектура ModernBERT, библиотека Sentence Transformers и Apache-2.0. Модель подходит для сравнения текстовых запросов и поиска семантически близких формулировок, например для повторного использования результатов кэша при перефразированных запросах. README сообщает максимальную длину последовательности 100 токенов, тогда как метаданные каталога указывают нативный контекст 8192 токена; для практического применения следует учитывать ограничение из карточки модели. В README приведены метрики retrieval-оценки, но их результаты относятся к указанному тестовому набору и не гарантируют качество на других данных.

Карточка модели LanguageBind/LanguageBind_Video_V1.5_FT на Hugging Face совпадает с карточкой LanguageBind/LanguageBind_Image, поэтому описание составлено по ней. LanguageBind_Image — модель для сопоставления изображений с текстовыми описаниями в рамках проекта LanguageBind, разработанного авторами исследования LanguageBind, принятого на ICLR 2024. В репозитории она представлена как PyTorch-модель на базе архитектуры CLIPModel и предназначена для классификации изображений без примеров на этапе обучения: пользователь задаёт текстовые метки или описания, а модель оценивает их соответствие изображению. Модель входит в мультимодальный подход LanguageBind, который использует язык как общий семантический ориентир для связывания представлений разных модальностей. Для этого чекпойнта подтверждён сценарий zero-shot классификации изображений; описание проекта также упоминает вычисление сходства между модальностями и текстом. README не сообщает размер этой модели, её языковой охват или длину контекста. Лицензия репозитория — MIT.

Модель Sentence Transformers, дообученная автором arjveer на Snowflake/snowflake-arctic-embed-l для сопоставления текстов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; близость можно оценивать косинусным сходством. Модель основана на BERT, использует pooling по CLS-токену и нормализацию векторов, принимает последовательности длиной до 512 токенов. Подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки поиска на наборе из 156 примеров, однако этих данных недостаточно для вывода о качестве на широком спектре юридических задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель deman539/legal-ft-snowflake-l-94559c3c-e86d-40df-86f3-b60b1e6a59e8 — дообученная версия Snowflake/snowflake-arctic-embed-l, разработанная автором репозитория на базе Sentence Transformers. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения сходства текстов и поиска перефразировок. В README также перечислены кластеризация и классификация текстов как возможные сценарии использования. В основе — BERT с пуллингом CLS-токена и нормализацией векторов; сходство измеряется косинусной близостью. Максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель обучалась на 156 парах предложений и документов; README приводит результаты оценки поиска на тестовом наборе, но они не характеризуют качество на других данных. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.

jhj1769/Llama1B_mrpc — дообученная модель классификации текста на основе Meta Llama 3.2 1B. Она предназначена для классификации текстовых примеров; название модели указывает на задачу MRPC — определение того, выражают ли два предложения одинаковый смысл. Модель содержит 1,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и сохранена в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README приведены результаты оценки: accuracy 0,8064 и F1 0,8668; датасет обучения и подробности применения не раскрыты. Базовая модель поддерживает несколько языков, но конкретные языки этой версии не подтверждены. Лицензия — Llama 3.2; применяются её условия использования.

LLäMmlein2Vec 120M — немецкоязычная модель-энкодер, созданная командой LSX-UniWue на основе собственной авторегрессионной модели LLäMmlein 120M с преобразованием по методу LLM2Vec. Она предназначена для получения векторных представлений немецких текстов, например для семантического поиска, сравнения текстов и построения систем поиска по документам. Модель построена на архитектуре LLaMA с двунаправленным энкодером LlamaBiModel, содержит около 100,1 млн параметров и обрабатывает контекст до 8192 токенов. Для запуска авторы рекомендуют библиотеку llm2vec. Модель обучалась с использованием данных RedPajama-Data-V2. В метаданных указана лицензия other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели и связанных материалах. Карточка ссылается на препринт, но не приводит здесь результаты оценки качества.

LLaVE-0.5B — мультимодальная модель встраивания, дообученная на базе LLaVA-OneVision-Qwen2-0.5B-OV. Она предназначена для получения представлений текста, изображений, нескольких изображений и видео, которые можно использовать для поиска и сопоставления содержимого. В README заявлены сильные результаты на наборе MMEB и перенос на поиск по видео без дополнительного обучения; модель обучалась на 662 тысячах пар. По метаданным, модель содержит 357,8 млн параметров, использует архитектуру LLaVA с Qwen2, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README также описывает контекстное окно в 4K токенов, что расходится с длиной контекста из метаданных.

LLaVE-7B — мультимодальная модель эмбеддингов на 7,1 млрд параметров, разработанная авторами проекта LLaVE на базе lmms-lab/llava-onevision-qwen2-7b-ov. Она предназначена для получения представлений текста, изображений, нескольких изображений и видео, в частности для поиска и сопоставления между модальностями. В карточке заявлены высокие результаты на бенчмарке MMEB при обучении на 662 тысячах пар и перенос на поиск по видео без специального обучения на видеоданных. Модель основана на архитектуре LLaVA с языковой частью Qwen2, использует формат safetensors и доступна через Transformers. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; README приводит значение 4K токенов. Лицензия — Apache-2.0. В метаданных указана поддержка английского языка.

OctopusMind/longbert-embedding-8k-zh — модель эмбеддингов на основе BERT для вычисления сходства между предложениями на китайском языке. Она основана на bert-base-chinese: исходные позиционные кодировки заменены на ALiBi, что позволяет обрабатывать последовательности длиной до 8192 токенов. В карточке указана поддержка дообучения методом CoSENT. Модель предназначена для получения векторных представлений текстов и сравнения их косинусного сходства, в том числе для поиска близких по смыслу формулировок и семантического поиска. Веса опубликованы в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Размер модели составляет 129,5 млн параметров.

prudant/lsg_4096_sentence_similarity_spanish — модель эмбеддингов предложений на основе BERT с механизмом внимания Local Sparse Global (LSG). Она создана как адаптация hiiamsid/sentence_similarity_spanish_es для работы с более длинными последовательностями и предназначена прежде всего для вычисления сходства между предложениями и создания эмбеддингов длинных текстов. Модель обрабатывает последовательности длиной до 4096 токенов и содержит 137,1 млн параметров. Модель ориентирована на испанский язык. Эмбеддинги можно применять для сравнения предложений и поиска семантически близких фрагментов в длинных документах. LSG распределяет внимание между локальными, разреженными и глобальными позициями, что снижает вычислительную сложность при работе с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Lumma-Fev-0.1B — компактная модель принятия решений компании FrontiersMind, дообученная на FrontiersMind/Nandi-Mini-150M. Это причинный трансформер с архитектурой FevForDecision и механизмом выбора по вариантам ответа: за один проход модель читает документ-состояние и набор типизированных вопросов, затем выдаёт вероятности для каждого вопроса, не генерируя текст. Поддерживаются вопросы форматов «да/нет», выбор из вариантов и оценка по упорядоченной шкале. Модель предназначена для классификации и структурированных решений по тексту или состоянию, заданному текстом, JSON-объектом либо массивом. Вопросы обрабатываются независимо друг от друга, а выводы можно использовать в локальных приложениях и API, совместимом с TypeSafe. В карточке приведён пример автономного выбора игровых действий по состоянию Super Mario; метаданные классифицируют модель как text-classification и указывают английский язык. Модель хранится в формате safetensors с точностью bf16. В качестве ограничения автор отмечает, что уверенность и вероятности являются оценками модели и требуют проверки калибровки на размеченных данных перед использованием для автоматических действий. Лицензия — Apache-2.0.

mDeBERTa-v3-base — многоязычная модель Microsoft на архитектуре DeBERTa V3, предназначенная для задач понимания текста и предсказания замаскированных токенов. Вариант base содержит 12 слоёв, скрытый размер 768 и 306 млн параметров; словарь включает 250 тыс. токенов. Модель обучена на многоязычных данных CC100 с использованием предобучения в стиле ELECTRA и механизма разделения градиентов при совместном использовании эмбеддингов. Контекст ограничен 512 токенами. Модель поддерживает английский, русский и другие языки, перечисленные в метаданных. В README приведены результаты переноса с обучением только на английских данных и тестированием на 15 языках XNLI; в этой оценке mDeBERTa-base показала более высокий средний результат, чем XLM-R-base. Модель подходит как основа для дообучения на классификацию и другие задачи понимания естественного языка, однако сама карточка задаёт основную задачу fill-mask. Распространяется по лицензии MIT.

BEE-spoke-data разработала MEGA-энкодер mega-encoder-small-16k-v1 для маскированного языкового моделирования и последующего дообучения под задачи, совместимые с энкодерами. Модель имеет 8 слоёв, размер скрытого состояния 768 и около 122 млн параметров по README; метаданные указывают 100 млн параметров. Архитектура MEGA использует чанки длиной 1024 токена и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Для токенизации используется словарь BART, совпадающий со словарём RoBERTa. Модель обучалась преимущественно предсказывать замаскированные токены, с дополнительными этапами обучения для ряда задач. Её можно дообучать для классификации, сопоставления предложений и других задач на последовательностях; README приводит результаты на GLUE. Указана лицензия Artistic-2.0. При длинном контексте обучение требует значительной видеопамяти; README отмечает рост её использования с длиной последовательности и рекомендует gradient checkpointing для дообучения на 16k токенах.