I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240123173844-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240123213810-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240124231910-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели Oussama1209/MNLP_M3_document_encoder на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-base-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-base-en-v1.5 — англоязычная плотная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует текст в векторы для поиска по смыслу и сравнения сходства предложений, в том числе в системах retrieval-augmented generation (RAG). Модель относится к архитектуре BERT и содержит 136,7 млн параметров; максимальный контекст — 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Оценки сходства не следует интерпретировать по универсальному порогу: из-за способа обучения даже несходные предложения могут получать значения выше 0,5. Модель поддерживает английский язык; доступны веса PyTorch и Safetensors, а также формат ONNX. Лицензия — MIT.

Карточка модели anlanwang925/MNLP_M3_document_encoder_test5 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-large-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-large-en-v1.5 — англоязычная модель эмбеддингов семейства BGE, разработанная Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) для поиска и сравнения текстов. Она преобразует текст в векторы, пригодные для семантического поиска, извлечения документов и построения систем с дополненной генерацией (RAG). Версия v1.5 улучшает retrieval и делает модель менее зависимой от инструкций для запросов по сравнению с предыдущей версией. Модель основана на архитектуре BERT и содержит 433,9 млн параметров. Она принимает текстовые входы на английском языке, имеет контекстное окно до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, Safetensors и ONNX. Для поиска можно сначала получить кандидатов с помощью эмбеддингов, а затем повысить точность ранжирования отдельной моделью BGE Reranker. Модель подходит для семантического поиска и сходства предложений. README предупреждает, что абсолютные значения сходства не следует трактовать как универсальную шкалу: из-за особенностей обучения оценки могут быть выше 0,5 даже для несхожих предложений. Лицензия — MIT.

Nemotron-3-Embed-1B-BF16 — мультиязычная модель для создания текстовых эмбеддингов, представленная сообществом mlx-community как конверсия NVIDIA Nemotron-3-Embed-1B-BF16 для запуска на Apple Silicon. Это плотный энкодер архитектуры Ministral3 с двунаправленным вниманием; размер — 1,1 млрд параметров. Веса сохранены в bfloat16, а эмбеддинги формируются средним pooling и нормализацией L2. Контекст upstream-модели — до 262 144 токенов, однако реализация в этом репозитории по умолчанию ограничивает длину 4096 токенами, а двунаправленное внимание требует квадратичной памяти по длине последовательности. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов и построения систем RAG: она преобразует запросы и документы в векторы для сравнения по смыслу. Для запросов и документов требуется использовать префиксы «query: » и «passage: » либо задавать тип входа, который добавит их автоматически. В карточке указана поддержка множества языков, включая русский и английский. Конверсия не включает переобучение или квантизацию; автор README сообщает о cosine similarity выше 0,999 относительно исходной реализации на проверенных входах. Для массовой индексации пропускная способность на Apple Silicon может быть ограниченной. Лицензия — OpenMDW-1.1.

Nemotron-3-Embed-1B-NVFP4 — мультиязычная модель для создания текстовых эмбеддингов, разработанная NVIDIA. Это квантованная версия Nemotron-3-Embed-1B-BF16, предназначенная прежде всего для задач поиска ответов на вопросы по большим текстовым корпусам, семантического поиска, retrieval и построения RAG-приложений. Модель готова к коммерческому использованию. Модель основана на пруненом энкодере архитектуры Ministral-3-3B-Instruct-2512 и содержит 1,14 млрд параметров при размере скрытого состояния 2048. Она обрабатывает только текст, использует двунаправленное внимание и формирует плотный 2048-мерный вектор посредством среднего pooling по токенам. Максимальная длина входа составляет 32768 токенов; более длинные тексты необходимо разбивать на фрагменты или обрезать. Поддерживается динамическое уменьшение размерности эмбеддинга с последующей L2-нормализацией. Модель поддерживает 34 языка, включая английский, русский, китайский, арабский, французский, немецкий, испанский, японский, корейский, хинди, португальский, украинский и другие. Квантование весов и активаций линейных слоёв в формат NVFP4 выполнено с использованием NVIDIA Model Optimizer, а дистилляция с учётом квантования применялась для восстановления качества на длинных входах. Основное ограничение — checkpoint предназначен для запуска через vLLM и оптимизирован для NVIDIA GPU; для Transformers или Sentence Transformers рекомендуется версия BF16. Качество поиска при замене BF16-версии на NVFP4 следует проверять на собственных данных. Модель распространяется по лицензии OpenMDW License Agreement версии 1.1; дополнительно указана Apache License 2.0. При использовании необходимо учитывать условия стороннего программного обеспечения, устанавливаемого вместе с проектом.

Карточка модели hotchpotch/open-provence-reranker-v1-gte-modernbert-base на Hugging Face совпадает с карточкой hotchpotch/open-provence-reranker-xsmall-v1, поэтому описание составлено по ней. OpenProvence reranker xsmall v1 — компактная двуязычная модель переранжирования и отбора предложений для подготовки контекста в системах поиска и RAG. Модель разработана hotchpotch и содержит 30 млн параметров; архитектура — OpenProvence для классификации последовательностей, веса представлены в формате safetensors. Модель принимает вопрос и текстовый контекст, оценивает релевантность предложений и удаляет фрагменты, не относящиеся к запросу. Она предназначена для ускорения поиска нужной информации и сокращения контекста перед передачей его генеративной модели. Поддерживаются английский и японский языки; согласно карточке, xsmall рассчитана на низкую задержку и может работать на CPU. В опубликованных оценках модель сокращала объём контекста, сохраняя ответы на контрольных примерах, но результаты зависят от языка, порога отсечения и набора данных. Модель опубликована под лицензией MIT.

Модель shahidha/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — дообученная модель эмбеддингов предложений на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, экспортированная в формат ONNX с квантизацией INT8. Она использует архитектуру MiniLM-L12 на базе BERT, содержит 124,3 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. Для выполнения требуется ONNX Runtime; модель ориентирована на быстрый локальный запуск на мобильных и периферийных устройствах. Модель преобразует запросы и документы в плотные векторы для семантического поиска, поиска ответов, сопоставления FAQ, индексации векторных баз и retrieval-компонентов RAG-систем. В README указано дообучение на пользовательском наборе пар «запрос—ответ»; приведённые метрики Recall@1 96,39%, Recall@5 99,51% и MRR 97,69% относятся к тестовому набору авторов и не гарантируют такие же результаты на других данных. Карточка указывает поддержку многоязычной обработки, а метаданные содержат язык en. Лицензия — Apache-2.0. Модель выдаёт эмбеддинги и не генерирует текстовые ответы. Качество поиска зависит от близости данных применения к обучающей выборке и может различаться между предметными областями и языками.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_gist_checkpoint_epoch_1_step_10 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3-unsupervised, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-m3-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она обучена контрастивным методом на основе BAAI/bge-m3-retromae и предназначена для поиска по текстам и документам, включая сценарии RAG. Модель формирует плотные эмбеддинги, а также поддерживает разреженные представления с весами токенов и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель поддерживает более 100 языков и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; размерность плотного эмбеддинга — 1024. Её можно применять для многоязычного, межъязыкового и длиннодокументного поиска, а также для вычисления сходства текстовых пар. Для гибридного поиска её разреженные и плотные представления можно сочетать с BM25, а после извлечения результатов использовать отдельную модель reranker. По данным карточки, BGE-M3 может уступать моделям, специально обученным для поиска на одном языке. Для работы с разреженными представлениями поддержка библиотек ограничена. Лицензия — MIT.

Qwen3-Embedding-0.6B-8bit — 8-битная версия модели для создания текстовых эмбеддингов, подготовленная mlx-community в формате MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Это плотная модель семейства Qwen3 примерно с 508 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков текста и семантического поиска. Она подходит для построения векторных представлений запросов и документов, поиска похожих текстов и систем RAG. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка указывает на преобразование в MLX, а метаданные связывают репозиторий с базовой моделью Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Хотя каталог также помечает архитектуру тегом text-generation, основное пользовательское назначение — получение эмбеддингов, что соответствует pipeline_tag feature-extraction. В README не приведены дополнительные сведения о качестве или ограничениях; применимость зависит от языка и предметной области входных текстов.

Карточка модели npario/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit на Hugging Face совпадает с карточкой mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B-8bit — 8-битная версия модели для создания текстовых эмбеддингов, подготовленная mlx-community в формате MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Это плотная модель семейства Qwen3 примерно с 508 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков текста и семантического поиска. Она подходит для построения векторных представлений запросов и документов, поиска похожих текстов и систем RAG. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка указывает на преобразование в MLX, а метаданные связывают репозиторий с базовой моделью Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Хотя каталог также помечает архитектуру тегом text-generation, основное пользовательское назначение — получение эмбеддингов, что соответствует pipeline_tag feature-extraction. В README не приведены дополнительные сведения о качестве или ограничениях; применимость зависит от языка и предметной области входных текстов.

Nicolassuez/Qwen3-Embedding-0.6B-W8A16-g128-resident — производная модель эмбеддингов на основе Qwen3-Embedding-0.6B от Qwen. Это плотная архитектура Qwen3 с 507,6 млн параметров, контекстом до 32 768 токенов и поддержкой многоязычных текстов. Модель предназначена для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска; для получения векторов README рекомендует pooling по последнему токену и L2-нормализацию. Веса линейных слоёв квантизованы методом int8 weight-only с группами размера 128, а таблица эмбеддингов также хранится в int8 с отдельным bf16-масштабом для каждой строки. Реализация с custom code удерживает квантизованные веса в VRAM и деквантизует слои во время прямого прохода. По замерам README, это снижает объём резидентных весов и VRAM-потребление по сравнению с bf16, но увеличивает задержку; в приведённом тесте качество поиска оставалось близким к bf16. Для загрузки через Transformers требуется trust_remote_code=True; модель также запускается через Infinity и SentenceTransformers. Для совместимости эмбеддингов при индексации и поиске следует использовать одну и ту же версию Transformers: README сообщает о численном дрейфе между версиями 4.57 и 5.14. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Reranker-4B-AWQ-INT4 — это производная версия модели Qwen3-Reranker-4B, разработанная сообществом drawais на основе исходной модели Qwen. Она предназначена для переранжирования результатов поиска и построения полностью локальных стеков семантического поиска в сочетании с embedding-моделью. Модель может использоваться в задачах retrieval, где требуется уточнить порядок найденных документов или сопоставить запрос с кандидатами. Модель представляет собой 4-битную квантизацию весов в формате INT4 с использованием AWQ и имеет размер на диске около 2,7 ГБ. Указанная максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов при использовании vLLM. Поддерживается английский язык; другие языки в карточке не заявлены. Это текстовая модель, доступная через библиотеку Transformers и совместимая с vLLM. Ключевое преимущество версии — существенно уменьшенный размер по сравнению с полной моделью, что упрощает локальное развертывание. Ограничения включают поддержку только английского языка, необходимость достаточного запаса видеопамяти для KV-кэша и потенциальные потери качества, связанные с 4-битной квантизацией. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0; для производной работы указаны исходная модель и требования по атрибуции.

Карточка модели Aksml123/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 на Hugging Face совпадает с карточкой Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0, поэтому описание составлено по ней. Snowflake Arctic Embed L v2.0 — мультиязычная модель эмбеддингов от Snowflake для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Она основана на архитектуре XLM-RoBERTa и использует представление текста в виде векторов; в метаданных указано 658,7 млн параметров, а контекст составляет до 8194 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги, предназначенные для сравнения запросов и документов по смысловой близости. Модель рассчитана на поиск на английском и многих других языках, включая арабский, бенгальский, немецкий, испанский, французский, хинди, японский и корейский. README сообщает о поддержке векторов размерностью 1024 и Matryoshka Representation Learning для сокращения до 256 измерений; вместе с 4-битным квантованием это позволяет хранить вектор примерно в 128 байтах. Указаны результаты оценки на наборах BEIR, MIRACL и CLEF, а также возможность использовать модель как замену BAAI/bge-m3-retromae в системах вывода. Лицензия Apache 2.0 допускает свободное использование в том числе в коммерческих приложениях. Модель предназначена для многоязычного семантического поиска, извлечения документов и построения систем поиска с векторным индексом. Сокращение и квантование эмбеддингов снижают требования к хранению, но могут уменьшить качество поиска; README отмечает небольшое снижение показателей при сокращении размерности до 256. Русский язык не указан среди языков карточки и метаданных, поэтому его поддержку нельзя подтвердить.

Карточка модели RedHatAI/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 на Hugging Face совпадает с карточкой Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0, поэтому описание составлено по ней. Snowflake Arctic Embed L v2.0 — мультиязычная модель эмбеддингов от Snowflake для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Она основана на архитектуре XLM-RoBERTa и использует представление текста в виде векторов; в метаданных указано 658,7 млн параметров, а контекст составляет до 8194 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги, предназначенные для сравнения запросов и документов по смысловой близости. Модель рассчитана на поиск на английском и многих других языках, включая арабский, бенгальский, немецкий, испанский, французский, хинди, японский и корейский. README сообщает о поддержке векторов размерностью 1024 и Matryoshka Representation Learning для сокращения до 256 измерений; вместе с 4-битным квантованием это позволяет хранить вектор примерно в 128 байтах. Указаны результаты оценки на наборах BEIR, MIRACL и CLEF, а также возможность использовать модель как замену BAAI/bge-m3-retromae в системах вывода. Лицензия Apache 2.0 допускает свободное использование в том числе в коммерческих приложениях. Модель предназначена для многоязычного семантического поиска, извлечения документов и построения систем поиска с векторным индексом. Сокращение и квантование эмбеддингов снижают требования к хранению, но могут уменьшить качество поиска; README отмечает небольшое снижение показателей при сокращении размерности до 256. Русский язык не указан среди языков карточки и метаданных, поэтому его поддержку нельзя подтвердить.

Casual-Autopsy/snowflake-arctic-embed-l-v2.0-gguf — это GGUF-квантизированная версия мультиязычной модели для создания текстовых эмбеддингов, основанная на Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 и подготовленная с использованием llama.cpp. Разработчик исходной модели — Snowflake. Модель предназначена для семантического поиска, информационного поиска и retrieval-сценариев, включая корпоративный мультиязычный поиск в большом масштабе. Модель содержит 568 млн параметров, из которых 303 млн не относятся к эмбеддингам, формирует векторы размерностью 1024 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она рассчитана на работу с широким набором языков, включая английский, русский, китайский, японский, арабский и многие другие. Поддерживаются Matryoshka Representation Learning и обучение с учетом квантования, благодаря чему размерность векторов можно сокращать до 256 с небольшим снижением качества, а совместно с Int4-квантованием получать векторы размером до 128 байт. Сильные стороны модели — высокое качество англоязычного и мультиязычного поиска, эффективность инференса, поддержка длинного контекста и удобная компрессия эмбеддингов. Ограничения включают специализированность на получении векторных представлений, а также возможное снижение качества при усечении размерности и агрессивном квантовании. Исходная модель распространяется по лицензии Apache 2.0; для конкретной GGUF-сборки в README отдельная лицензия не указана.

voyage-4-nano-mlx-bf16 — неофициальная версия Voyage-4-nano, подготовленная сообществом для запуска через MLX на компьютерах Apple с Apple Silicon. Это мультиязычная модель для создания текстовых эмбеддингов: запросы и документы обрабатываются с разными обученными префиксами, а для симметричных задач доступно общее кодирование. Модель построена на основе Qwen3 с двунаправленной обработкой; в метаданных указано 306,6 млн параметров и контекст до 40 960 токенов. Эмбеддинги подходят для семантического поиска и индексации документов на устройстве. Поддерживаются Matryoshka-размерности 2048, 1024, 512 и 256; автор карточки сообщает о близком совпадении с эталонной реализацией и совместимости пространства эмбеддингов с размещёнными моделями Voyage-4. Это порт в формате safetensors, а не отдельная квантизированная версия. Для длинных входов используется плотное внимание, поэтому обработка последовательностей на 32 тыс. токенов может занимать около шести секунд. Лицензия — Apache-2.0; порт неофициальный и не связан с Voyage AI или MongoDB.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240202154404-latest на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240202160129-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240210215734-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240216212814-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207015601-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207015601-latest на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели JaehyeokLee/20m_em_checkpoint_epoch_1_step_2120 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3-unsupervised, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-m3-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она обучена контрастивным методом на основе BAAI/bge-m3-retromae и предназначена для поиска по текстам и документам, включая сценарии RAG. Модель формирует плотные эмбеддинги, а также поддерживает разреженные представления с весами токенов и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель поддерживает более 100 языков и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; размерность плотного эмбеддинга — 1024. Её можно применять для многоязычного, межъязыкового и длиннодокументного поиска, а также для вычисления сходства текстовых пар. Для гибридного поиска её разреженные и плотные представления можно сочетать с BM25, а после извлечения результатов использовать отдельную модель reranker. По данным карточки, BGE-M3 может уступать моделям, специально обученным для поиска на одном языке. Для работы с разреженными представлениями поддержка библиотек ограничена. Лицензия — MIT.

Карточка модели JaehyeokLee/20m_em_checkpoint_epoch_1_step_2520 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3-unsupervised, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-m3-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она обучена контрастивным методом на основе BAAI/bge-m3-retromae и предназначена для поиска по текстам и документам, включая сценарии RAG. Модель формирует плотные эмбеддинги, а также поддерживает разреженные представления с весами токенов и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель поддерживает более 100 языков и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; размерность плотного эмбеддинга — 1024. Её можно применять для многоязычного, межъязыкового и длиннодокументного поиска, а также для вычисления сходства текстовых пар. Для гибридного поиска её разреженные и плотные представления можно сочетать с BM25, а после извлечения результатов использовать отдельную модель reranker. По данным карточки, BGE-M3 может уступать моделям, специально обученным для поиска на одном языке. Для работы с разреженными представлениями поддержка библиотек ограничена. Лицензия — MIT.

Карточка модели JaehyeokLee/20m_em_checkpoint_epoch_1_step_840 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3-unsupervised, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-m3-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она обучена контрастивным методом на основе BAAI/bge-m3-retromae и предназначена для поиска по текстам и документам, включая сценарии RAG. Модель формирует плотные эмбеддинги, а также поддерживает разреженные представления с весами токенов и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель поддерживает более 100 языков и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; размерность плотного эмбеддинга — 1024. Её можно применять для многоязычного, межъязыкового и длиннодокументного поиска, а также для вычисления сходства текстовых пар. Для гибридного поиска её разреженные и плотные представления можно сочетать с BM25, а после извлечения результатов использовать отдельную модель reranker. По данным карточки, BGE-M3 может уступать моделям, специально обученным для поиска на одном языке. Для работы с разреженными представлениями поддержка библиотек ограничена. Лицензия — MIT.

Карточка модели comet24082002/bgeM3_MaxSq256_1024 на Hugging Face совпадает с карточкой RishabJ/bge-m3-dim-384, поэтому описание составлено по ней. RishabJ/bge-m3-dim-384 — вариант мультиязычной модели эмбеддингов BGE-M3, опубликованный пользователем RishabJ. Основан на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров и рассчитан на последовательности длиной до 8194 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; лицензия — MIT. Модель предназначена для поиска по смыслу, извлечения документов и построения RAG-систем. Семейство BGE-M3 поддерживает плотный поиск, разреженные лексические веса и многовекторное представление ColBERT, что позволяет строить гибридный поиск и обрабатывать как короткие фразы, так и длинные документы. README указывает поддержку более 100 языков; этот репозиторий имеет уменьшенную размерность эмбеддингов 384. Модель полезна для многоязычного семантического и гибридного поиска, а также для оценки сходства предложений. Для повышения точности поиска README рекомендует применять отдельный реранкер после извлечения кандидатов. Доступна по лицензии MIT.

Trendyol разработала модель для получения визуальных эмбеддингов изображений товаров в каталоге электронной коммерции. Она предназначена для поиска одинаковых и похожих товаров, объединения дублей и ранжирования товаров по визуальному сходству; эмбеддинги также можно использовать для кластеризации, визуального поиска и рекомендаций по изображениям. В основе лежит ConvNeXt-Base с входным разрешением 224×224 и проекционной головой размерности 512. Модель обучена с функцией потерь ArcFace на изображениях товаров Trendyol; выходные эмбеддинги нормализованы по L2, что позволяет сравнивать их косинусным сходством. Она принимает изображения и возвращает векторы признаков. В метаданных указан базовый чекпойнт timm/convnext_base.fb_in22k_ft_in1k; библиотека — timm. Модель оптимизирована для изображений товаров, поэтому может хуже работать на изображениях из других областей, низкого качества или с сильными искажениями; качество также может различаться между категориями, брендами и стилями. Условия коммерческого использования требуют указания Trendyol как создателя и предварительного уведомления Trendyol. Перераспространение модели или её производных на сторонних платформах требует предварительного письменного согласия; лицензия в метаданных — CC BY-SA 4.0.

Granite-3.0-3B-A800M-Instruct — инструктивная языковая модель семейства Granite 3.0, разработанная командой Granite в IBM. Это дообученная на инструкционных данных модель IBM Granite-3.0-3B-A800M-Base с разреженной архитектурой Transformer Mixture of Experts и декодером, содержащая 352,3 млн параметров по метаданным. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на общие инструкции и создания диалоговых помощников, в том числе для бизнес-приложений. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов функций. Заявлены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Диалоговый формат и интерфейс вызова инструментов подходят для построения ассистентов. Модель выпущена в октябре 2024 года и распространяется по лицензии Apache 2.0. По данным разработчика, качество на многоязычных задачах может уступать английскому; возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для целевых сценариев рекомендуется проверка и настройка модели.