I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели JSCreatorPro/offline-cpu-e5-large-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/e5-large-v2, поэтому описание составлено по ней. E5-large-v2 — англоязычная модель текстовых эмбеддингов, разработанная Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang и соавторами. Она обучена методом контрастивного предобучения со слабой супервизией и основана на архитектуре BERT: 24 слоя и размерность эмбеддинга 1024. Общее число параметров — 433,9 млн, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель преобразует тексты в векторы для семантического поиска, сопоставления запросов и документов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и использования эмбеддингов как признаков для классификации. Для асимметричного поиска рекомендуется добавлять к запросу префикс «query: », а к документу — «passage: »; для симметричного сравнения обычно используют «query: » перед обоими текстами. Модель предназначена только для английских текстов; более длинные входы обрезаются до 512 токенов. При использовании косинусного сходства важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютные значения. Расхождения в версиях PyTorch и Transformers могут вызывать небольшие различия результатов. Лицензия — MIT.

Карточка модели Salahuddin1234/OmniDoctor-Reranker-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Reranker-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Reranker-8B — текстовая модель для переранжирования, разработанная командой Qwen. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и помогает упорядочить найденные кандидаты так, чтобы наиболее подходящие фрагменты оказались выше. Модель предназначена для поиска по текстам и коду, включая многоязычный и межъязыковой поиск, например как этап извлечения контекста в RAG-системах. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base. В ней около 7,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, а README — 32 тыс. токенов. Заявлена поддержка более 100 языков. Модель поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу; в README отмечено, что их применение может улучшать результаты поиска. Для получения оценки релевантности модель принимает текстовую пару и выдаёт оценку, пригодную для ранжирования. В README указано, что по умолчанию это разность логитов; при необходимости её можно преобразовать в вероятность. Для работы с моделью заявлена библиотека Transformers, также описано использование Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

swardiantara/one-cdk10-m0.5-e5-b16-v1 — модель Sentence-Transformers на базе RoBERTa, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель обучалась с ContrastiveLoss, использующей косинусное расстояние и margin 0,5; размер составляет 95,2 млн параметров, максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для построения эмбеддингов текстов и поиска похожих фрагментов. Метаданные указывают поддержку извлечения признаков и сравнения предложений. Для использования предусмотрена библиотека Sentence-Transformers; веса доступны в формате safetensors. Языки обучения или приоритетные языки в предоставленных данных не описаны. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

swardiantara/one-cdk3-m0.5-e5-b128-L6 — модель Sentence-Transformers на базе BERT, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 512 токенов. Обучение проводилось с ContrastiveLoss и косинусной метрикой расстояния. В репозитории веса представлены в формате safetensors; модель можно использовать через библиотеку sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CrazyDave53/OpenCV-finetuned — модель Sentence Transformers, дообученная на базе HZeroxium/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-job-cv-multi-dataset. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; близость текстов можно оценивать косинусным сходством. Архитектура включает BertModel и mean pooling. В README указана максимальная длина последовательности 350 токенов, а в метаданных — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. README сообщает о датасете обучения из 160 000 примеров; метаданные указывают 124,3 млн параметров, библиотеку sentence-transformers и формат safetensors. Базовая модель мультиязычная, однако конкретные языки обучения или поддерживаемые языки в доступных данных не перечислены. Лицензия в предоставленных метаданных и README не приведена. Для работы с текстами длиннее 350 токенов следует учитывать ограничение длины последовательности, заявленное в README; фактический предел также может зависеть от используемой конфигурации модели.

axiotic/open-ogma-small — модель для создания векторных представлений английских предложений, разработанная авторами семейства open-ogma. Она предназначена для поиска по смыслу, оценки сходства и других задач, где текст нужно сопоставлять по семантическому содержанию. Модель содержит 8,96 млн параметров и использует 6-слойный трансформер с размерностью 256, mean pooling и токенами задач [QRY], [DOC] и [SYM]. По умолчанию выдаёт эмбеддинги размерности 384; дополнительная проекционная голова позволяет получать векторы размерности 1024. Обе головы и основная часть модели обучены с Matryoshka-представлениями, поэтому выходной вектор можно усечь до 32, 64, 128 или 256 измерений с последующей нормализацией. Модель обучена дистилляцией от BAAI/bge-small-en-v1.5 и BAAI/bge-large-en-v1.5 на корпусах C4 и FineWeb-Edu и оценена на англоязычном бенчмарке MTEB. Лицензия модели — MIT; README также описывает разрешительные лицензии учителей и обучающих корпусов. Модель ориентирована на английский язык. Компактный размер снижает вычислительные затраты по сравнению с учителями, однако показатели MTEB ниже, чем у них; результаты бенчмарка не гарантируют качество на каждом прикладном наборе данных.

Это модель Sentence Transformers, дообученная на базе FacebookAI/xlm-roberta-base для получения векторных представлений предложений и текстов. Она использует XLM-RoBERTa с усредняющим pooling, содержит около 305,2 млн параметров и формирует плотные эмбеддинги размерности 768; сходство оценивается косинусной мерой. Модель принимает текст, максимальная длина последовательности — 512 токенов (в метаданных указано 514 токенов контекста). Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В карточке показаны примеры обучающих данных на бирманском языке, однако они не устанавливают полный перечень поддерживаемых языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

PandaLLMCommunity/panda-index-large-en — модель на архитектуре BERT, опубликованная в формате PyTorch и предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные эмбеддинги размерностью 1024. Её можно использовать для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации; модель совместима с библиотекой Sentence Transformers и поддерживает контекст до 512 токенов. В метаданных указано 433,9 млн параметров. README не сообщает датасеты, результаты оценки или конкретные ограничения качества. Название и описание указывают на ориентацию на английский язык. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

paraphrase-albert-base-v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре ALBERT, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Для обработки текстов использует библиотеку sentence-transformers; также доступны форматы PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для поиска похожих фраз и документов, группировки текстов по смыслу и построения эмбеддингов для поиска. Размер модели — 136,3 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Лицензия Apache-2.0. В README не заявлена поддержка конкретных языков, поэтому языки и основной язык не указаны.

sentence-transformers/paraphrase-albert-small-v2 — модель sentence-transformers, обученная командой Sentence Transformers на базе ALBERT. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысла и работы с текстовыми представлениями. Модель содержит 79,7 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для семантического поиска, кластеризации текстов и вычисления сходства между предложениями. Её можно использовать через библиотеку sentence-transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковую специализацию; не следует считать её специально настроенной на русский язык.

paraphrase-distilroberta-base-v2 — модель sentence-transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации. Архитектура основана на RoBERTa; модель содержит 95,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. Для получения эмбеддингов используется библиотека Sentence-Transformers; веса доступны в форматах PyTorch, TensorFlow, Flax, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для поиска похожих текстов, группировки предложений по смыслу и построения семантического поиска по коллекциям документов. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование с соблюдением её условий.

paraphrase-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Архитектура основана на BERT; модель содержит 25,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Доступны реализации в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для семантического поиска и сопоставления текстов по смыслу, в том числе как компонент поисковых и кластеризационных систем. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование на её условиях. В карточке не заявлены языки обучения или гарантии качества для конкретных языков; качество может зависеть от языка и предметной области.

Модель mykor/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — версия sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, подготовленная для преобразования в формат GGUF. Это многоязычная модель на архитектуре XLM-RoBERTa с 124,3 млн параметров, предназначенная для получения эмбеддингов предложений и оценки их сходства. Она подходит для семантического поиска, сопоставления перефразировок и поиска близких по смыслу текстов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; метаданные указывают задачу sentence-similarity, а карточка также отмечает совместимость с извлечением признаков. Поддерживаются многочисленные языки, включая русский и английский. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache 2.0.

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — многоязычная модель Sentence Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Архитектура основана на XLM-RoBERTa; модель содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель подходит для поиска семантически близких фрагментов и группировки текстов на разных языках. Она доступна в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Результат модели — векторное представление текста, поэтому для получения оценки сходства или поиска требуется сравнить векторы подходящим методом.

PatriLaRS — модель Sentence Transformers, дообученная TdelaSelle на базе bowphs/LaBerta. Она использует архитектуру RoBERTa с усреднением токенных представлений и создаёт плотные текстовые эмбеддинги размерности 768; для сравнения предложений применяется косинусное сходство. Метаданные указывают 153,2 млн параметров и контекст до 514 токенов, тогда как карточка модели ограничивает длину последовательности 256 токенами. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, семантического поиска, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Обучалась на наборе из 78 988 примеров с положительными и отрицательными парами; README приводит результаты оценки для информационного поиска. Базовая LaBerta — одноязычная модель для текстов классической филологии, поэтому область её языкового применения ограничена этим контекстом. В репозитории указана лицензия, допускающая применение в рамках условий базовой модели, без отдельного уточнения условий в предоставленных данных.

PawanEmbd-68M — модель эмбеддингов предложений на основе Transformer-энкодера с проекционным слоем, разработанная dmedhi. Модель содержит 67,7 млн параметров, выдаёт векторы размерностью 768 и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Она создана методом дистилляции знаний из IBM Granite-278M Multilingual Embedding; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, кластеризации текстов, выявления дубликатов, подбора похожих объектов и извлечения релевантных фрагментов для систем вопросно-ответного поиска. В README автор приводит сравнение, согласно которому студенческая модель существенно меньше и быстрее учительской на CPU. В метаданных указан английский язык и набор данных all-nli. Лицензия — Apache-2.0. Максимальная длина последовательности составляет 512 токенов, поэтому более длинные тексты потребуется обрезать или обрабатывать частями.

dbourget подготовил Sentence Transformer на базе dbourget/philai-embeddings-2.0, дообучив его для получения векторных представлений предложений и абзацев. Модель использует архитектуру BERT с 136,7 млн параметров и формирует плотные эмбеддинги размерности 1024; для сходства рекомендуется косинусная мера. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. В README приведена оценка на наборе beatai-dev с TripletEvaluator: точность cosine составляет 0,8215. Метаданные указывают задачи sentence-similarity и feature-extraction; модель реализована на Sentence Transformers и опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Pelago Sentence Transformer v1 — модель для получения векторных представлений предложений и абзацев, опубликованная пользователем amanpelago. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерности 384, пригодные для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства. Модель основана на BERT и содержит 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступен формат PyTorch, использовать модель можно через библиотеку Sentence-Transformers. При обучении применялась Triplet Loss с евклидовой метрикой расстояния и отступом 5. Это делает модель подходящей для сценариев, где нужно находить близкие по смыслу тексты или группировать их по содержанию. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия, поэтому нельзя подтвердить языковой охват или условия распространения и коммерческого использования.

Карточка модели PoetryMTEB/Poetry-Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, представленная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это плотная архитектура с 507,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель преобразует текст в векторы размерностью от 32 до 1024 и позволяет задавать инструкцию для конкретной задачи. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения текстов, сравнения предложений, классификации и кластеризации текста, поиска по коду и межъязыкового сопоставления. Она поддерживает более 100 языков, включая языки программирования, и рассчитана на многоязычные и межъязыковые сценарии. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает всю серию Qwen3 Embedding, поэтому приведённые в ней лидерские результаты относятся к модели 8B, а не подтверждают такие же результаты для версии 0.6B. Для работы с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее: более ранние версии могут выдавать ошибку распознавания архитектуры Qwen3.

PolDense-68M — польская модель эмбеддингов из семейства PolDense, разработанного для плотного поиска. Она построена на энкодере ettin с архитектурой ModernBERT, содержит 68,1 млн параметров и поддерживает контекст до 7 999 токенов. Модель выдаёт векторные представления текста для поиска, извлечения релевантных фрагментов, сценариев RAG и оценки семантического сходства. Модель обучалась в три этапа: её адаптировали для польского языка дистилляцией знаний от BGE-Multilingual-Gemma2, затем дополнительно дистиллировали на польских текстах и дообучили для поиска на примерах запросов и фрагментов, отобранных с помощью BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight. Для поиска к запросам добавляют префикс «[query]: », а для симметричного сравнения текстов — «[sts]: ». По данным авторов, на польском бенчмарке PIRB вариант 68M сопоставим с более крупными многоязычными моделями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Gemma.

alpcansoydas/product-model — модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство текстов можно оценивать косинусной мерой. Архитектура включает MPNet, усреднение токенных представлений и нормализацию. Модель принимает текст и рассчитана на последовательности длиной до 514 токенов по метаданным; в README указан предел 384 токена. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Она обучалась с MultipleNegativesRankingLoss на наборе из 25 300 примеров. Языки модели в источниках не уточнены. Метаданные указывают библиотеку Sentence Transformers и формат safetensors. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

ptbr-similarity-e5-small — модель эмбеддингов предложений, дообученная автором jmbrito на базе intfloat/multilingual-e5-small с использованием набора ASSIN2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель построена на архитектуре BERT и использует библиотеку Sentence Transformers; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Модель ориентирована прежде всего на португальский язык, а также поддерживает английский. На тестовой части ASSIN2 автор получил корреляцию Спирмена и Пирсона 0,79934. Доступна по лицензии MIT. Оценка проводилась на ASSIN2, поэтому результаты на других языках и типах текстов могут отличаться; контекст ограничен 512 токенами.

infgrad выпустил модель на базе XLM-RoBERTa для поиска и семантического сопоставления текстов. Она формирует векторные представления предложений и поддерживает несколько выходных размерностей: 256, 768, 1024, 1563, 1792, 2048 и 4096. Модель рассчитана на поиск как внутри одного языка, так и между китайским и английским; автор отмечает, что английские представления слабее китайских. Контекстная длина составляет 514 токенов. Модель распространяется под лицензией MIT.

ingeol/q2d — модель sentence-transformers на базе MPNet для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Её можно применять для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Модель обучена с функцией потерь BPRLoss из BEIR. Для использования доступны Sentence-Transformers и Transformers; при работе через Transformers требуется применить подходящий pooling к контекстным представлениям токенов. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в предоставленной карточке.

sentence-transformers/quora-distilbert-base — модель sentence-transformers на архитектуре DistilBERT, обученная командой Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и оценки сходства. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке описаны сценарии семантического поиска и кластеризации; ограничения сверх длины контекста не приведены.

cross-encoder/quora-roberta-base — англоязычная модель ранжирования на базе RoBERTa, дообученная с помощью SentenceTransformers на наборе Quora Duplicate Questions. Она принимает пару вопросов и выдаёт оценку от 0 до 1, показывающую, насколько вероятно, что вопросы являются дубликатами. Модель предназначена для поиска повторяющихся вопросов и сопоставления формулировок в системах обработки обращений или поиска. Архитектура — RobertaForSequenceClassification, размер — 151,8 млн параметров, нативная длина контекста — 514 токенов. Репозиторий содержит варианты в форматах PyTorch, safetensors, ONNX, OpenVINO и Flax. Модель рассчитана на английский язык и распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценка отражает вероятность дублирования, а не общую семантическую близость: например, вопросы о том, как учить Java и Python, могут получить низкую оценку, хотя их темы похожи.

lucaswychan/Qwen3-0.6B-Reasoning-Embedding — многоязычная модель эмбеддингов, разработанная Lucas Wun Yu CHAN на основе Qwen3-0.6B. Это плотная decoder-only модель семейства Qwen3, дообученная контрастивным обучением для получения семантических представлений текста и оценки сходства предложений. Число параметров составляет около 507,9 млн, длина контекста — до 40 960 токенов. Модель использует Sentence Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления текстов и построения эмбеддингов в многоязычных сценариях. В README описано исследование влияния RLVR-обучения базовой модели на качество эмбеддингов: оценка на MTEB и BRIGHT не выявила устойчивого преимущества перед эмбеддингами, инициализированными базовой моделью. Для загрузки автор рекомендует включить trust_remote_code=True. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели trentmkelly/qwen3-emb-0.6b-stylometry-v11 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralMetrics/Qwen3-Embedding-0.6B — размещённая Neural Metrics копия модели Qwen3-Embedding-0.6B, разработанной командой Qwen. Согласно карточке, веса и поведение совпадают с исходной моделью. Это плотная модель семейства Qwen3 с 507,6 млн параметров, предназначенная для преобразования текста в эмбеддинги; она поддерживает контекст до 32 768 токенов и выходные векторы размером от 32 до 1024 измерений. Модель подходит для семантического поиска по документам, пунктам договоров, строкам и полям, поиска по коду, выявления похожих текстов, классификации и кластеризации. Она поддерживает более 100 языков, включая возможности межъязыкового поиска, и принимает инструкции, позволяющие настроить эмбеддинги под задачу. Векторы можно использовать в системах поиска и маршрутизации документов. Ограничения: это модель эмбеддингов, поэтому для поиска нужен отдельный индекс векторов и компонент, который сопоставляет запросы с документами. Для использования с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее; карточка рекомендует подбирать инструкции под сценарий, поскольку их отсутствие может снизить качество поиска. Лицензия — Apache-2.0.

Это текстовая модель Sentence Transformer от givenpenguin, дообученная на Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для поиска и сравнения текстов. Архитектура включает Qwen3Model, пулинг по последнему токену и нормализацию; сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель принимает только текст и поддерживает последовательности до 32 768 токенов. В обучающем наборе было 9 900 примеров с парами и тройками текстов; метаданные указывают на многоязычную базовую модель, но конкретные языки карточкой этой версии не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.