I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

cross-encoder/nli-MiniLM2-L6-H768 — англоязычная модель для вывода отношений между парой предложений, обученная с помощью класса Cross-Encoder библиотеки SentenceTransformers. Она основана на MiniLMv2-L6-H768, дистиллированной из RoBERTa-Large, и дообучена на наборах SNLI и MultiNLI. Модель содержит 95,2 млн параметров и принимает пары текстов, выдавая оценки для классов «противоречие», «следование» и «нейтральное отношение». Её можно применять для классификации без примеров по заданным меткам и оценки сходства предложений. Модель подходит для проверки текстовых гипотез, сопоставления предложений и классификации текста по описаниям меток. Доступны реализации в форматах PyTorch, ONNX и OpenVINO; библиотека карточки — SentenceTransformers. Контекст составляет до 514 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/nomicai-modernbert-embed-base-bf16 — преобразованная в формат MLX модель эмбеддингов, опубликованная mlx-community. Она основана на nomic-ai/modernbert-embed-base и использует архитектуру ModernBERT-base; в метаданных указано 149 млн параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и оценки сходства предложений, например для семантического поиска и сравнения текстов. Карточка указывает на английский язык; формат MLX позволяет использовать модель через mlx-embeddings на совместимом оборудовании Apple. Лицензия — Apache-2.0.

Nomic-embed-text-v1.5-Embedding-GGUF — модель для создания текстовых эмбеддингов и оценки семантического сходства, основанная на nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5. Квантизацию в формате GGUF выполнила Second State Inc.; исходную модель разработала nomic-ai. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления текстов и других задач, где требуется преобразование текста в векторное представление. Указан английский язык. Модель поддерживает запуск через LlamaEdge и имеет контекстное окно размером 768 токенов. Доступны варианты GGUF с квантизацией от 2 до 8 бит и вариант f16, размером примерно от 60,9 до 274 МБ. Вариант Q4_K_M обозначен как рекомендуемый для сбалансированного качества и размера, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшой потерей качества. Более сильная квантизация уменьшает размер, но может заметно ухудшать качество эмбеддингов. Модель компактна и подходит для локального развёртывания, однако README не содержит подробностей об архитектуре, размерности эмбеддингов, точных показателях качества и аппаратных требованиях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ggml-org/Nomic-Embed-Text-V2-GGUF — это версия модели nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe, преобразованная в формат GGUF с помощью llama.cpp через сервис GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для создания векторных представлений текста и задач семантического сходства, включая поиск, сравнение и извлечение признаков; использовать её можно с инструментами и библиотеками, поддерживающими GGUF, в частности llama.cpp. В карточке указана интеграция с sentence-transformers и широкий набор поддерживаемых языков, включая английский, русский, китайский, японский, арабский, испанский, немецкий, французский и многие другие. Архитектура, количество параметров, размер контекста, размерность эмбеддингов и точные характеристики базовой модели в README не приведены, поэтому оценить производительность и ограничения по длине входа по этим данным нельзя. Модель предназначена для текстовых задач и не заявлена как мультимодальная. Лицензия — Apache-2.0.

nomic-embed-text-v2-moe-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов текста с архитектурой NomicBert и механизмом mixture of experts (MoE), разработанная Nomic AI. Это чекпойнт после контрастивного предварительного обучения, входящий в многоэтапный процесс обучения финальной модели; для извлечения эмбеддингов авторы рекомендуют итоговую модель nomic-embed-text-v2-moe. Модель предназначена для получения векторных представлений текста и вычисления сходства между предложениями. Она основана на nomic-xlm-2048, использует библиотеку Sentence Transformers и принимает текст с контекстом до 2048 токенов. Метаданные указывают на мультиязычность; конкретный перечень языков в доступных сведениях не раскрыт. Доступные файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NorSBERT4-base — модель Sentence Transformer, разработанная Fremtind и дообученная на базе ltg/norbert4-base. Она преобразует предложения и абзацы на норвежском языке в плотные векторы размерности 960 для семантического сравнения текстов, поиска, классификации и кластеризации. Модель использует архитектуру GptBertModel; в репозитории представлены веса safetensors, размер — 148,8 млн параметров. Для дообученной модели стандартная максимальная длина последовательности составляет 75 токенов; базовая модель допускает увеличение до 16 384 токенов. Модель подходит для семантического поиска по норвежским текстам, оценки сходства предложений и группировки текстов. В README приведена оценка на задачах классификации и кластеризации для норвежского языка; в указанном сравнении NorSBERT4-base заняла третье место среди пяти моделей. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели MoralHazard/NSFW-GIST-small на Hugging Face совпадает с карточкой MoralHazard/GISTsmall, поэтому описание составлено по ней. MoralHazard/GISTsmall — компактная модель Sentence Transformer на базе BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 384. Она была обучена на 1 244 примерах с anchor, positive и negative текстами; метаданные указывают на использование GISTEmbedLoss. Архитектура включает BERT, пулинг CLS-токена и нормализацию векторов, а сходство текстов оценивается косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации текста. Максимальная длина последовательности — 512 токенов; доступны файлы ONNX. Язык обучающих примеров в карточке не установлен, поэтому языковую поддержку определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cahya/NusaBert-v1.2-sts — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе cahya/NusaBert-v1.2 на наборе STSB. Она использует трансформер ModernBERT с mean pooling и кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; сходство оценивается косинусной мерой. Модель предназначена прежде всего для оценки семантического сходства текстов, а также для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Модель принимает текст на английском языке и поддерживает последовательности длиной до 8192 токенов. В README приведены результаты на STS-B: Spearman correlation 0,815 на dev и 0,7533 на test. Для прикладных сценариев качество может зависеть от домена и языка; подтверждена настройка на англоязычном STSB. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

CaoHaiNam/obito-v1 — модель эмбеддингов предложений на базе RoBERTa, опубликованная пользователем CaoHaiNam. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель обучалась с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной функцией сходства; доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 258 токенов. Модель подходит для поиска похожих фрагментов и группировки текстов по смыслу. README не сообщает поддерживаемые естественные языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Указана библиотека sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

blackmlengineer/occucoder-en-venti-v0 — текстовая модель Sentence Transformer на базе архитектуры BERT, обученная для сопоставления предложений и поиска. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; для оценки близости используется косинусное сходство. Модель содержит 19,5 млн параметров и принимает текст длиной до 32 токенов. Модель подходит для поиска подходящих текстов по запросу, сравнения семантической близости предложений и построения текстового поиска на основе эмбеддингов. В README приведены обучающие примеры с названиями профессий и похожими категориями; язык этих примеров — английский. Модель обучалась на наборе из 991 580 примеров с якорными, положительными и отрицательными парами с использованием MultipleNegativesRankingLoss. Карточка не указывает лицензию. Короткий контекст в 32 токена ограничивает применение длинных предложений и документов; модель формирует эмбеддинги текста, а не готовые ответы.

Octen-Embedding-0.6B DirectML ONNX — конвертированное представление модели Octen/Octen-Embedding-0.6B, подготовленное для запуска через ONNX Runtime с DirectML на GPU в Windows. Граф ONNX исправлен для обработки форм тензоров внимания GQA с фиксированными размерами голов: 16 для Q и 8 для K и V. Репозиторий содержит веса FP16, токенизатор Qwen2 и конфигурацию с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов и задач поиска по сходству предложений. В README приведены результаты на наборах esp32 и autosar; автор сообщает, что исправление графа сохраняет качество исходного CPU FP16 варианта. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

shadowlilac/omniembed-merged — Sentence Transformer на архитектуре Gemma 4, предназначенный для получения плотных 1536-мерных векторных представлений текста. Модель сравнивает предложения и абзацы по косинусному сходству и подходит для семантического поиска, оценки текстового сходства, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Для работы используется библиотека sentence-transformers; веса доступны в формате safetensors. README также заявляет поддержку изображений, аудио, видео и сообщений, однако описание модели и метаданные подтверждают только текстовые эмбеддинги. Модель опубликована shadowlilac; сведений о лицензии и базовой модели в доступных данных нет.

swardiantara/one-cdk0-m0.5-e5-b128-L6 — модель Sentence-Transformers на базе BERT, разработанная пользователем swardiantara. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и распространяется в формате Safetensors. При обучении использовалась ContrastiveLoss с косинусной метрикой расстояния. Модель подходит для построения эмбеддингов и поиска семантически близких фрагментов; README не приводит результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/one-stage-k3-MiniLM-L12-v2 — модель sentence-transformers на архитектуре BERT, разработчик обучил её для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Её можно применять для семантического поиска и кластеризации текстов; метаданные также указывают возможность извлечения признаков. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. При обучении использовалась ContrastiveLoss с косинусной метрикой расстояния. Это подходит для сравнения смысловой близости текстов и построения векторного поиска. README не сообщает обучающие данные, поддерживаемые языки или лицензию, поэтому нельзя оценить языковой охват и условия коммерческого использования.

waynedsouza/only_names — модель Sentence-Transformers на архитектуре RoBERTa, разработанная Wayned Souza. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Модель содержит 454,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска и группировки текстов по смыслу. Обучалась с использованием CosineSimilarityLoss; в репозитории указаны веса PyTorch. В метаданных Hugging Face основная задача обозначена как sentence-similarity, а каталог также относит модель к feature-extraction. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты оценки и подробные сведения о составе обучающих данных не приведены.

CrazyDave53/OpenCVModelDemo — многоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, поиска и сопоставления перефразировок; сходство оценивается косинусной мерой. Метаданные указывают 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов; в карточке модели заявлена максимальная длина последовательности 128 токенов. Модель можно применять для семантического поиска, кластеризации, классификации текста и поиска похожих предложений или документов. Она принимает текст и выдаёт векторные представления, а обучение выполнено на наборе из 500 примеров с MarginDistillationLoss. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в предоставленных данных.

Brendan/orig-refpydst-5p-referredstates-split-v1 — модель эмбеддингов предложений на архитектуре MPNet, разработанная Brendan. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель обучалась с использованием OnlineContrastiveLoss и распространяется в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DPolatajko/osm-nlp-setfit — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработанная DPolatajko. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов и сохраняется в формате PyTorch. Обучение использовало CosineSimilarityLoss. Модель подходит для построения эмбеддингов и поиска текстов по смыслу; в карточке не указаны поддерживаемые естественные языки или специализированные предметные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Panacea v2.1 — модель Sentence Transformer, дообученная автором nanalysenko на ai-forever/ruRoberta-large. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024, которые можно сравнивать по косинусному сходству. Архитектура включает RoBERTa с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа — 514 токенов. Модель предназначена для измерения семантического сходства текстов, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение описано на 6 500 парах предложений с использованием MultipleNegativesRankingLoss; приведённые примеры относятся к лабораторным анализам и аллергенам. Модель принимает текст и выдаёт векторы, а не готовые ответы или метки. Базовая модель — русскоязычная ruRoberta-large. Указана лицензия исходной модели? В доступных данных лицензия не приведена.

seongwoon/paper_embedding — модель Sentence-Transformers на основе BERT, разработанная автором репозитория seongwoon. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 137,1 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов; для получения эмбеддингов через Transformers поверх выходов модели требуется применить подходящий pooling. Модель подходит для построения поиска по смыслу и группировки текстов по семантической близости. В карточке нет сведений о целевых языках, обучающих данных или лицензии, поэтому их нельзя надёжно определить.

Это Sentence Transformer на архитектуре BERT, дообученный автором yodyamahesa на базе google-bert/bert-base-multilingual-uncased. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между текстами можно оценивать косинусной близостью. Используется mean pooling, максимальная длина входной последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения текстов и поиска по смыслу. Её также можно применять для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. Базовая модель многоязычная и поддерживает 102 языка; карточка не уточняет, на каких языках проводилось дообучение. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

orenpereg/paraphrase-mpnet-base-v2_sst2_4samps — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации. Контекст модели составляет 514 токенов; для работы доступны веса PyTorch и библиотека Sentence-Transformers. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Её можно применять для поиска похожих высказываний и группировки текстов по смыслу. Языки обучения и лицензия в предоставленных данных не указаны.

DataikuNLP/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — копия модели Sentence-Transformers, обученной командой sentence-transformers. Это плотная модель на архитектуре BERT с 124,3 млн параметров: она преобразует предложения и абзацы в векторы размерностью 384 для сравнения смысловой близости. Модель подходит для семантического поиска и кластеризации текстов, а также для других задач, опирающихся на эмбеддинги предложений. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Она рассчитана на работу с несколькими языками; идентификаторы языков в метаданных отсутствуют. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Копия перенесена из репозитория sentence-transformers с конкретного коммита.

Sprylab/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-fine-tuned-3 — модель для получения эмбеддингов предложений и абзацев, разработанная Sprylab на базе multilingual MiniLM. Она кодирует текст в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для поиска семантически похожих текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель использует архитектуру BERT; в репозитории представлены веса PyTorch. Контекст ограничен 512 токенами. Модель подходит для построения семантического поиска и группировки текстов на нескольких языках. Карточка указывает обучение с MegaBatchMarginLoss, но не приводит список языков, обучающие данные или результаты оценки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

paraphrase-spanish-distilroberta — модель sentence-transformers, созданная участниками организации hackathon-pln-es для Hackathon 2022 NLP - Spanish. Это дообученная методом переноса знаний испанская RoBERTa-модель BERTIN, обученная на параллельных испанско-английских предложениях с использованием paraphrase-mpnet-base-v2 в роли учителя. Модель содержит 151,8 млн параметров и преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 768; максимальный контекст — 514 токенов. Векторы подходят для поиска по смыслу, оценки сходства предложений и кластеризации текстов на испанском и английском языках. В README приведены результаты оценки семантического сходства для пар ES-ES и ES-EN на наборах STS-2017. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Модель benja-d/paraphrase-spanish-distilroberta-finetuned-chatbot — Sentence Transformer на базе испанской RoBERTa, дообученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы. Она предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и поиска перефразировок; эмбеддинги также можно применять для кластеризации и классификации текстов. Архитектура использует RobertaModel с усреднением токенных представлений, выдаёт векторы размерности 768 и поддерживает косинусное сравнение. Контекст модели — до 514 токенов по метаданным; в README для Sentence Transformers указан предел последовательности 128 токенов. Модель дообучена на 168 парных примерах из набора json. В README приведены небольшие результаты оценки поиска, поэтому они не гарантируют качество на других данных. Карточка указывает испанский язык, а описание базовой модели в каталоге также сообщает поддержку английского. Лицензия — Apache-2.0.

jwieting/paraphrastic_test — модель на архитектуре BERT, представленная в формате PyTorch и предназначенная для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерностью 1024, которые можно применять для кластеризации и семантического поиска. Модель также подходит для сравнения сходства предложений и извлечения признаков; для работы доступны Sentence-Transformers и Hugging Face Transformers с подходящей операцией pooling. Размер модели составляет 214,8 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. README не приводит сведения о разработчике, языковой специализации или лицензии, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя.

Это модель Sentence Transformer на базе BERT, дообученная dbourget от dbourget/pb-small-10e-tsdae6e-philsim-cosine-3e-pt1. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 и предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства и других задач сравнения предложений. Модель можно применять для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT и пулинг по CLS-токену; максимальная длина входа — 512 токенов. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство. В README приведена оценка cosine_accuracy 0,7929 на наборе beatai-dev при оценке TripletEvaluator. Языковая специализация и лицензия в доступных данных не установлены.

PE-Core-bigG-14-448 — версия Perception Encoder, преобразованная в формат OpenCLIP; исходную модель разработала Meta. Это контрастивный vision-language энкодер с визуальным и текстовым башнями, обученный на изображениях и дообученный на данных синтетических видео. Вариант bigG/14 принимает изображения с разрешением 448 пикселей; представленный репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым меткам без специального дообучения, а также для извлечения сопоставимых признаковых представлений изображений и текста, поиска и задач понимания видео. Её сильная сторона — универсальные визуальные признаки и высокая эффективность на задачах классификации и поиска. Длина текстового контекста для этого конкретного чекпойнта в предоставленных данных не указана. Лицензия — Apache-2.0.

PE-Core-L-14-336 — версия энкодера Perception Encoder в формате OpenCLIP, разработанного Meta. Это контрастивная модель с визуальной и текстовой башнями, предназначенная для сопоставления изображений и текстовых описаний. Репозиторий содержит вариант L/14 с разрешением изображений 336 пикселей; в семействе модели L и B дистиллированы из основной версии G. Для визуального кодирования используется attention pooling, а L-версия дополнительно имеет class token для глобальной агрегации признаков. Модель подходит для классификации изображений по текстовым меткам без отдельного обучения на этих метках, а также для извлечения признаков и поиска соответствий между изображениями и текстом. В карточке семейства также описаны результаты для видеоклассификации и видеопоиска, однако этот репозиторий размечен для zero-shot классификации изображений. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors; лицензия — Apache-2.0. Число параметров именно этой конфигурации в карточке не приведено.