I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

resnet50x16_clip.openai — модель CLIP, разработанная OpenAI и опубликованная на Hugging Face организацией timm. Она сопоставляет изображения с текстовыми описаниями и предназначена, в частности, для классификации изображений по текстовым меткам без дообучения на конкретных классах. Архитектура включает модифицированный ResNet-50x16 для изображений и Transformer для текста; изображения обрабатываются в разрешении 384×384, длина текстового контекста — 77 токенов. Модель принимает изображения и текстовые метки классов, а для классификации оценивает соответствие между ними. Веса доступны по лицензии MIT. В карточке OpenAI CLIP отмечено, что модель создана как исследовательский результат и её возможности следует оценивать с учётом контекста применения; классификация зависит от формулировок текстовых меток и может наследовать ограничения обучающих данных.

RexBERT-base-embed-pf-v0.2 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная thebajajra на базе thebajajra/RexBERT-base на датасете nomic-embed-unsupervised-data. Она использует энкодер ModernBERT с усреднением токенов и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения по косинусному сходству. В метаданных указано 149 млн параметров и контекст до 7 999 токенов; карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 1 024 токена. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации. Обучение на парах «запрос — документ» поддерживает сопоставление коротких запросов с более длинными текстами. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; основной язык — английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RexBERT-base-embed-pf-v0.4 — модель Sentence Transformers, дообученная thebajajra на базе thebajajra/RexBERT-base-embed-pf-v0.1 на наборе nomic-embed-supervised-data. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает ModernBERT и mean pooling; модель рассчитана на последовательности до 1024 токенов по README, а метаданные указывают контекст до 7999 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и оценки сходства текстов, а также для поиска перефразировок, кластеризации и подготовки признаков для классификации. Данные не указывают на специализацию по языку или прикладной области. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку sentence-transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

RexBERT-large-embed-pf-v0.2 — англоязычная модель эмбеддингов на базе Sentence Transformers, разработанная дообучением thebajajra/RexBERT-large на корпусе nomic-embed-unsupervised-data. Архитектура ModernBERT с mean pooling преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; для оценки сходства используется косинусная мера. Модель содержит 394,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 7999 токенов по метаданным Hugging Face. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Обучающие примеры включали пары запросов и документов; язык модели — английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель ritrieve_zh_v1 разработана командой richinfoai и предназначена для получения плотных векторных представлений текстов и сравнения их смысловой близости. Это модель семейства BERT на базе Sentence Transformers, обученная методом дистилляции от lier007/xiaobu-embedding-v2, dunzhang/stella-large-zh-v3-1792d и BAAI/bge-multilingual-gemma2. После второго этапа обучения размерность эмбеддингов составляет 1792. Модель обучалась на BAAI/Infinity-Instruct и opencsg/chinese-fineweb-edu; авторы сообщают о результатах на MTEB для китайского языка. Она принимает текст и выдаёт векторы, подходит для поиска по смыслу, сопоставления предложений и построения семантического поиска. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Лицензия — MIT.

manuel-couto-pintos/roberta_erisk_simcse — модель Sentence Transformer, дообученная автором на базе manuel-couto-pintos/roberta_erisk для получения векторных представлений предложений и абзацев. В основе лежит RoBERTa с 151,8 млн параметров; среднее объединение токенных представлений формирует плотный вектор размерности 768. Для оценки сходства используется косинусная близость, а максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель предназначена для сравнения смыслового сходства текстов, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. Её можно применять для поиска похожих предложений или группировки текстов по смыслу. Модель принимает текст и выдаёт векторы; она не генерирует текстовые ответы. Для содержательных результатов качество зависит от соответствия входных текстов данным обучения и выбранного способа использования векторов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FacebookAI roberta-large-mnli — англоязычная модель на базе трансформерной архитектуры RoBERTa Large, дообученная на корпусе Multi-Genre Natural Language Inference (MNLI). Она предназначена для классификации текстов и пар предложений, в том числе для классификации с нулевым количеством примеров: пользователь задаёт категории в виде текстовых гипотез, а модель оценивает их соответствие входному тексту. Модель содержит 454,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В задаче MNLI она различает логическое следование, противоречие и нейтральное отношение между посылкой и гипотезой. Подходит для тематической категоризации, отбора и сравнения текстов по заданным меткам, но не обучена генерировать текст или гарантировать фактическую достоверность. Результаты могут отражать стереотипы и смещения из обучающих данных, поэтому их следует проверять, особенно при оценке людей и чувствительных групп. Модель разработана на основе RoBERTa Large и обучена на MNLI; в карточке также описаны исходные англоязычные данные предобучения RoBERTa, включая Wikipedia и BookCorpus. Лицензия — MIT.

RoLASER-v2 — вторая версия модели Sentence Transformer от lydianish для преобразования предложений и абзацев в плотные векторные представления размерностью 1024. Модель основана на XLM-RoBERTa и дообучена на базе cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base; она использует косинусное сходство для сравнения текстов и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения предложений, поиска перефразировок, классификации текстов и кластеризации. В метаданных указаны английский и французский языки, а также лицензия BSD 3-Clause. В README и метаданных не приведены результаты оценивания качества или специальные ограничения применения.

Карточка модели Barleysack/rtdb_embedder на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

sergeyzh/rubert-large-uncased-query — компактная BERT-модель автора sergeyzh для симметричного сравнения поисковых запросов на русском и английском языках. Она создаёт эмбеддинги размерности 1024 и предназначена для поиска семантически близких запросов, в том числе для кэширования и фильтрации обращений к LLM и сценариев Q2Q RAG. Модель получена дистилляцией эмбеддингов с учётом префикса Qwen/Qwen3-Embedding-8B и дообучена на основе sergeyzh/rubert-large-uncased-sts. В архитектуре BERT 12 слоёв, максимальная длина контекста — 512 токенов; префиксы при использовании не требуются. Вариант uncased не различает верхний и нижний регистр. По оценке на датасете ai-forever/rubq-retrieval сходство с ответами Qwen/Qwen3-Embedding-8B составляет Pearson r 0,850 и Spearman ρ 0,800. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления для сравнения семантической близости. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — MIT. Результаты метрик приведены для русского языка, поэтому качество на иных данных и задачах может отличаться.

sergeyzh/rubert-large-uncased-sts — плотная BERT-модель, разработанная Sergeyzh для получения эмбеддингов русских и английских текстов. Эмбеддинги дистиллированы из Qwen/Qwen3-Embedding-4B. Модель предназначена для оценки семантического сходства предложений (STS), поиска перефразов, дедупликации и задач логического вывода NLI. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 1024 и контекст до 512 токенов. Для работы через Sentence Transformers специальные префиксы не требуются. Её также можно использовать как основу для дообучения под пользовательскую классификацию и кластеризацию. В README приведены результаты оценки на русских и английских бенчмарках семантического сходства; показатели на русских наборах близки к Qwen3-Embedding-4B, а на английских ниже. Модель распространяется по лицензии MIT.

sergeyzh/rubert-mini-uncased — компактная BERT-модель автора sergeyzh для получения эмбеддингов предложений на русском и английском языках. Она создана дистилляцией эмбеддингов ai-forever/FRIDA: модель имеет 7 слоёв, размер эмбеддинга 384 и контекст до 512 токенов. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — MIT. Модель предназначена для оценки семантического сходства предложений, поиска и сравнения текстов, а также задач классификации и кластеризации на основе эмбеддингов. README указывает поддержку префиксов FRIDA, включая search_query: и search_document:, и приводит результаты по STS, идентификации перефразирований, выводу по тексту, анализу тональности и выявлению токсичности. Модель uncased: регистр букв не влияет на токенизацию. В приведённых сравнениях она уступает FRIDA по ряду метрик; максимальная длина контекста ограничена 512 токенами.

Карточка модели whilework/rubert-tiny2 на Hugging Face совпадает с карточкой cointegrated/rubert-tiny2, поэтому описание составлено по ней. cointegrated/rubert-tiny2 — компактный русскоязычный BERT-энкодер, обновлённая версия ruBERT-tiny. Модель разработана для получения векторных представлений предложений; её также можно дообучать для прикладных задач. Она содержит около 29 млн параметров, использует словарь из 83 828 токенов и поддерживает последовательности длиной до 2048 токенов. Эмбеддинги предложений приближены к представлениям LaBSE; сегментные эмбеддинги настроены на задаче NLI. Векторы можно применять, например, для классификации коротких текстов методом ближайших соседей и оценки сходства предложений. Модель ориентирована на русский язык; карточка распространяет её по лицензии MIT.

sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2 — компактная модель на архитектуре BERT, разработанная Sergey Zh. Это дообученный энкодер для создания эмбеддингов русских и английских предложений, оценки семантического сходства, поиска перефразировок, дедупликации текстов и задач логического вывода NLI. Модель также подходит как основа для дообучения под пользовательские задачи классификации и кластеризации. Модель получена дистилляцией эмбеддингов Qwen/Qwen3-Embedding-4B в rubert-tiny-turbo. Она содержит около 29 млн параметров, формирует векторы размерности 312 и поддерживает контекст до 2048 токенов по метаданным; в README указана длина 512. Префиксы для входных текстов не требуются. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель ориентирована на быстрый и компактный поиск семантически близких текстов на русском и английском языках. Указанные в карточке метрики сравнивают другие модели, поэтому по ним нельзя определить качество rubert-tiny-sts-v2. Лицензия — MIT.

ru-en-RoSBERTa — модель для построения текстовых эмбеддингов, разработанная ai-forever на основе ruRoberta-large. Она дообучена на примерно 4 млн пар данных на русском и английском языках, включая синтетические, размеченные и неразмеченные примеры. Архитектура — RoBERTa с 503,5 млн параметров; модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Для получения эмбеддингов рекомендуется CLS pooling, а выбор префикса и pooling зависит от задачи. Модель предназначена для поиска по смыслу, сравнения предложений и других задач, где нужно оценивать близость текстов. Заявлена поддержка русского и английского, однако качество на английском языке неизвестно. Максимальная длина входного текста — 512 токенов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели thunderbasil/ru-en-RoSBERTa на Hugging Face совпадает с карточкой ai-forever/ru-en-RoSBERTa, поэтому описание составлено по ней. ru-en-RoSBERTa — модель для построения текстовых эмбеддингов, разработанная ai-forever на основе ruRoberta-large. Она дообучена на примерно 4 млн пар данных на русском и английском языках, включая синтетические, размеченные и неразмеченные примеры. Архитектура — RoBERTa с 503,5 млн параметров; модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Для получения эмбеддингов рекомендуется CLS pooling, а выбор префикса и pooling зависит от задачи. Модель предназначена для поиска по смыслу, сравнения предложений и других задач, где нужно оценивать близость текстов. Заявлена поддержка русского и английского, однако качество на английском языке неизвестно. Максимальная длина входного текста — 512 токенов. Модель распространяется по лицензии MIT.

ARGA100/ru-reranker-modernbert-small — компактная модель-реранкер для русского языка, разработанная ARGA100. Это cross-encoder на базе deepvk/RuModernBERT-small с архитектурой ModernBertForSequenceClassification и 34,4 млн параметров; она оценивает пару «запрос — документ» и помогает упорядочить найденные документы по релевантности. Для обучения использовалась выборка из 3,2 млн русскоязычных пар запросов и документов ARGA100/ru-reranker-mega. Модель предназначена для улучшения результатов поиска и ранжирования кандидатов в системах ответа на вопросы и RAG. В README заявлены NDCG@10 0,74444 на MTEB RuBQReranking и скорость инференса примерно втрое выше указанной модели сравнения BCE-reranker-base_v1; эти показатели приведены автором карточки. Метаданные указывают контекст до 8192 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 2048 токенов. Модель принимает текстовые пары и выдаёт оценки релевантности для ранжирования. Она дообучена на русскоязычных данных, но базовая модель поддерживает русский и английский. Распространяется по лицензии MIT.

Ruri-Small v2 — модель эмбеддингов японских текстов от cl-nagoya, созданная дообучением cl-nagoya/ruri-pt-small-v2. Это Sentence Transformer на архитектуре DistilBERT с 68 млн параметров. Модель кодирует предложения и тексты в векторы размерностью 768; для сравнения используется косинусное сходство. Модель предназначена для поиска по смыслу, оценки сходства предложений, ранжирования и других задач, где нужно сопоставлять японские тексты. Максимальная длина входа — 512 токенов. На JMTEB модель получила среднюю оценку 73,30; в README указано, что доступны более новые модели Ruri v3. Модель принимает текст и выдаёт векторы. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

masahiroid/ruri-v3-reranker-310m-mlx — неофициальная конверсия японского реранкера Ruri, разработанного проектом Ruri при Nagoya University / cl-nagoya. Модель основана на ModernBERT и предназначена для оценки релевантности пар текстов и сортировки кандидатов в поиске и RAG. Конверсия позволяет запускать её нативно на Apple Silicon через пакет mlx-embeddings. Модель содержит 314,6 млн параметров, использует точность bfloat16 без квантизации и поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка указывает японский и английский языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; это неофициальная версия сообщества, а не выпуск команды cl-nagoya.

ruRoberta-large-paraphrase-v1 — русскоязычная модель Sberbank AI на архитектуре RoBERTa Large, дообученная как cross-encoder для оценки семантической эквивалентности двух предложений. Она принимает пару текстов и классифицирует её как парафраз с тем же смыслом или как непарафраз; оценку также можно использовать для проверки сохранения содержания при перефразировании и переносе стиля. Модель обучалась на объединении RuPAWS, ru_paraphraser и размеченных примеров сохранения содержания из коллекции RUSSE-2022 для детоксикации текста. Модель содержит 454,1 млн параметров, работает с текстом на русском языке и имеет контекст до 514 токенов. В README приведены ROC AUC от 0,857 до 0,906 на тестовых наборах detox, paraphraser, RuPAWS QQP и RuPAWS Wiki. Это классификатор пар предложений, поэтому для сравнения текстов их нужно подавать совместно; модель не генерирует перефразированный текст. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

jangedoo разработал Sentence Transformer на базе intfloat/multilingual-e5-small, дообучив его на наборах данных для непальского поиска по вопросам и ответам, электронной коммерции, межъязыкового поиска и общих текстов. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура состоит из BERT-трансформера, усредняющего пулинга и нормализации эмбеддингов. Модель принимает текст, поддерживает непальский и английский языки и обрабатывает последовательности до 512 токенов. Её можно применять для поиска релевантных документов, подбора ответов и межъязыкового поиска; README также приводит оценки на наборах для семантического сходства и перевода. Чекпойнт опубликован в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Patent — модель sentence-transformers на базе BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Её можно применять для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Для преобразования выходов Transformers в вектор требуется подходящая операция pooling; использовать модель можно через Sentence-Transformers или Transformers. Модель содержит 25,9 млн параметров и рассчитана на входы длиной до 512 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия и целевые языки в предоставленных данных не указаны.

ys7yoo/sbert_alpha — модель на базе BERT, опубликованная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и сохраняется в формате PyTorch. Модель подходит для построения векторного поиска, поиска похожих фраз и группировки текстов по смыслу. Для использования в Transformers поверх контекстных представлений токенов необходимо применить соответствующую операцию pooling; Sentence-Transformers упрощает этот этап. В карточке указано обучение с CosineSimilarityLoss. Сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

akhooli/sbert_ar_nli_500k_norm — модель Sentence Transformers на основе BERT, дообученная на 500 тысячах арабских NLI-триплетов. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их с помощью косинусного сходства; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель рассчитана на арабский язык и построена на aubmindlab/bert-base-arabertv02. Её можно применять для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Данные обучения нормализовали, поэтому в README рекомендуется нормализовать запросы и документы перед кодированием. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Muennighoff/SBERT-base-nli-stsb-v2 — модель семейства Sentence-BERT на архитектуре BERT, представленная в контексте работы TSDAE о самообучении эмбеддингов предложений с помощью последовательного денойзинг-автоэнкодера. Она предназначена для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости, в том числе в поиске и ранжировании по смыслу. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги. Доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет, была ли эта конкретная версия дообучена по TSDAE или каковы её языки.

Yaaasmineee разработала эту модель Sentence Transformers, дообучив sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 на парах предложений и оценках их сходства. Модель на базе XLM-RoBERTa преобразует текст в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска и сопоставления предложений и абзацев, в том числе для подбора резюме к вакансиям. Модель использует среднее объединение токенных представлений и косинусное сходство. Метаданные указывают размер 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов; карточка модели сообщает максимальную длину последовательности 128 токенов, поэтому при использовании следует учитывать более короткое ограничение из README. Обучающие примеры посвящены описаниям вакансий и задач в разработке ПО. Доступна в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

FractalGPT/SbertDistil — компактная модель эмбеддингов предложений и абзацев, разработанная FractalGPT на основе cointegrated/rubert-tiny2. Она преобразует текст в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для оценки семантической близости, семантического поиска и кластеризации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 12,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель дообучалась в два этапа на текстах Wikipedia, а затем на Wikipedia и диалоговом наборе SiberianPersonaChat-2. В метаданных указаны русский и английский языки; обучение на Wikipedia и диалогах делает её пригодной для представления текстов в этих сценариях. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

ricardo-filho/sbertimbau-large-nli-sts — модель эмбеддингов предложений на базе BERT, представленная как модель Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss; в метаданных указано 433,2 млн параметров, а длина контекста составляет 512 токенов. Модель подходит для построения семантического поиска, ранжирования по близости смысла и группировки похожих текстов. Метаданные указывают на поддержку извлечения признаков и сходства предложений. Карточка не уточняет языки обучения и оценки качества. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели ceggian/sbert_pt_reddit_mnr_128 на Hugging Face совпадает с карточкой ceggian/sbert_pt_reddit_mnr_32, поэтому описание составлено по ней. ceggian/sbert_pt_reddit_mnr_32 — модель Sentence-Transformers на базе BERT, разработанная пользователем ceggian. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. Модель обучена с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss на данных Reddit; размер составляет 136,7 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, поэтому подходит для поиска похожих сообщений, группировки текстов и ранжирования кандидатов по семантической близости. В репозитории находятся веса PyTorch. Лицензия и сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

ceggian/sbert_standard_reddit_mnr — модель Sentence-Transformers на базе BERT, созданная для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерности 768, предназначенные для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на входные последовательности длиной до 512 токенов. В README указано, что при обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством; имя модели указывает на данные Reddit, но README не уточняет датасет. Для использования подходят Sentence-Transformers или Transformers с соответствующим pooling. Модель применима для поиска похожих предложений, группировки текстов и построения поиска по смыслу. Карточка не содержит сведений о лицензии или языках, поэтому они здесь не заявляются.