I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели Rohit129/rohit-setfit-model на Hugging Face совпадает с карточкой lewtun/my-awesome-setfit-model, поэтому описание составлено по ней. lewtun/my-awesome-setfit-model — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, предназначенные для сравнения смысловой близости текстов. Модель подходит для семантического поиска и кластеризации текстов, а также для получения эмбеддингов, используемых в других системах. В README указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Для применения описана работа через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы. В карточке нет сведений о лицензии или целевых языках, поэтому определить условия использования и языковую специализацию по доступным данным нельзя.

RoSEtta-base-ja — японская модель эмбеддингов текста от Chihiro Yano, Mocho Go, Hideyuki Tachibana, Hiroto Takegawa и Yotaro Watanabe. Она предназначена для поиска по смыслу и оценки семантического сходства предложений и фрагментов текста. Модель построена на архитектуре RoFormer с RoPE и имеет около 189,7 млн параметров. Для подготовки использовались предварительное обучение с MLM, слабый надзор, дистилляция от крупных моделей эмбеддингов и многоэтапное контрастивное обучение. Контекст — до 1024 токенов, размерность вектора — 768; для сравнения применяется косинусное сходство. На входе при инференсе требуется префикс «query: » или «passage: » в зависимости от роли текста. Модель поддерживает японский язык, работает через Sentence Transformers и может запускаться на CPU. Модель подходит для семантического поиска и подбора похожих предложений. В README приведены оценки на MIRACL-ja, JQaRA, JaCWIR, MLDR-ja и JMTEB. Лицензия — Apache-2.0.

sergeyzh/rubert-mini-sts — компактная русскоязычная модель для семантического сравнения предложений, разработанная на основе cointegrated/rubert-tiny2. Это BERT-энкодер с 32,8 млн параметров и эмбеддингами размерности 312; в README указано, что число слоёв увеличено с 3 до 7. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления предложений для оценки их сходства. Модель предназначена для semantic text similarity, выявления перефразировок, вывода о связи между текстами, анализа тональности и выявления токсичности. По результатам бенчмарка encodechka она уступает более крупным multilingual-e5-large и LaBSE-ru-sts по STS, но README приводит для неё более высокую скорость на CPU. Указанная длина контекста — 2048 токенов. Модель выпущена под лицензией MIT.

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 — компактный русскоязычный BERT-энкодер, дообученный на основе cointegrated/rubert-tiny2 для оценки семантического сходства предложений и получения эмбеддингов. Модель содержит 29 млн параметров, поддерживает контекст до 2048 токенов и формирует эмбеддинги размерностью 312. Её можно использовать через Sentence Transformers; модель ориентирована на быстрые вычисления, в том числе на CPU. Помимо поиска похожих предложений, автор указывает задачи идентификации перефразирований, вывода по естественному языку, анализа тональности и выявления токсичности. Лицензия — MIT. Результаты и скорость зависят от данных и оборудования; приведённые в README бенчмарки не содержат отдельной строки с оценками этой модели.

insuperabile/rumodernbert-solyanka-QP — русскоязычная модель Sentence Transformers, созданная Insuperabile дообучением энкодера deepvk/RuModernBERT-base на датасете solyanka-triplets. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их косинусной мерой сходства. Подходит для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Модель содержит 149 млн параметров; метаданные указывают контекст до 8192 токенов, а README — максимальную длину последовательности 512 токенов. В таблице RuMTEB приведены результаты по набору русскоязычных задач, но они не гарантируют качество для конкретного корпуса или сценария. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели michaelfeil/rune-26b-a4b на Hugging Face совпадает с карточкой surogate/rune-26b-a4b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. Rune 26B-A4B v3 — разработанная Surogate модель принятия решений на основе Gemma 4 26B-A4B-it. Она принимает текст, структурированные данные или изображение вместе с вопросом и вариантами ответа и за один проход выбирает вариант, оценивая вероятности всех вариантов. Поддерживает задачи выбора одного из N вариантов, оценки истинности утверждения и выставления балла по порядковой шкале. Для обработки изображений сервер нужно запускать с поддержкой vision. Модель предназначена для классификации и ранжирования вариантов в тестах, извлечения решений из документов и скриншотов, автоматизации выбора и выставления оценок. По README, контекст составляет 262 тысячи токенов. Режим рассуждения включается отдельно, доступен только для текстовых запросов и может добавлять до 512 токенов рассуждения; по данным README, он повышает результаты на части тестов, но снижает качество вероятностных прогнозов в ForecastBench. Вероятности текстовых ответов при стандартной температуре описаны как избыточно уверенные; температура решения 2 улучшает их калибровку, не меняя выбранный вариант. Для изображений доступно сокращение числа визуальных токенов ценой точности. Это дообученная мультимодальная модель с архитектурой Gemma 4, публикуемая в формате safetensors и использующая библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Заявленные результаты бенчмарков являются результатами авторского запуска; часть тестовых данных и оценок основана на собственных выборках и не является закрытой оценкой лидерборда.

Rune 26B-A4B v3 — разработанная Surogate модель принятия решений на основе Gemma 4 26B-A4B-it. Она принимает текст, структурированные данные или изображение вместе с вопросом и вариантами ответа и за один проход выбирает вариант, оценивая вероятности всех вариантов. Поддерживает задачи выбора одного из N вариантов, оценки истинности утверждения и выставления балла по порядковой шкале. Для обработки изображений сервер нужно запускать с поддержкой vision. Модель предназначена для классификации и ранжирования вариантов в тестах, извлечения решений из документов и скриншотов, автоматизации выбора и выставления оценок. По README, контекст составляет 262 тысячи токенов. Режим рассуждения включается отдельно, доступен только для текстовых запросов и может добавлять до 512 токенов рассуждения; по данным README, он повышает результаты на части тестов, но снижает качество вероятностных прогнозов в ForecastBench. Вероятности текстовых ответов при стандартной температуре описаны как избыточно уверенные; температура решения 2 улучшает их калибровку, не меняя выбранный вариант. Для изображений доступно сокращение числа визуальных токенов ценой точности. Это дообученная мультимодальная модель с архитектурой Gemma 4, публикуемая в формате safetensors и использующая библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Заявленные результаты бенчмарков являются результатами авторского запуска; часть тестовых данных и оценок основана на собственных выборках и не является закрытой оценкой лидерборда.

Diiiann/ru_oss — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов по смыслу; в README указано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства. Модель содержит около 498,1 млн параметров, принимает текст и использует контекст длиной до 512 токенов. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Метаданные указывают библиотеку Sentence-Transformers и поддержку эмбеддингов. В карточке не указаны лицензия, языки обучения и явные ограничения качества, поэтому применимость к конкретному языку или предметной области следует проверять отдельно.

Ruri-Base — японская модель эмбеддингов предложений от cl-nagoya, созданная дообучением cl-nagoya/ruri-pt-base и реализованная как Sentence Transformer на архитектуре BERT. Она преобразует японские тексты в векторы размерности 768 для сравнения семантической близости по косинусному сходству; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для поиска и сравнения предложений, оценки семантического сходства, классификации, кластеризации и ранжирования текстовых пар. В JMTEB она показала средний результат 71,91; README рекомендует для новых проектов перейти на модели Ruri v3. Модель содержит 138,4 млн параметров по метаданным. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Ruri-Large — японская модель эмбеддингов предложений, разработанная cl-nagoya на основе cl-nagoya/ruri-pt-large. Она предназначена для сравнения текстов по смыслу и получения векторных представлений японских текстов; близость векторов оценивается косинусным сходством. Модель построена на архитектуре BERT и используется как Sentence Transformer. Модель содержит 436,2 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью 1024. В оценке JMTEB показала среднее значение 73,31; README также приводит результаты для поиска, семантического сходства, классификации, ранжирования и кластеризации. Лицензия — Apache 2.0. В README рекомендуется переходить на модели Ruri v3 для новых применений.

Ruri-Small — компактная модель Sentence Transformer, разработанная cl-nagoya для получения векторных представлений японских предложений и оценки их семантического сходства. Она дообучена на базе line-corporation/line-distilbert-base-japanese с использованием cl-nagoya/ruri-dataset-ft и предназначена для задач поиска и сравнения японских текстов. Модель использует архитектуру DistilBERT, формирует эмбеддинги размерности 768 и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Для оценки сходства применяется косинусная мера. В README приведены результаты JMTEB по поиску, семантическому сходству, классификации, переранжированию, кластеризации и классификации пар. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Ruri-Reranker-Large — разработанная cl-nagoya японская модель Sentence Transformer для ранжирования текстов. Она оценивает релевантность пары запрос–документ и подходит для повторной сортировки результатов семантического поиска и поиска по японским материалам. Модель построена на архитектуре BERT с классификационной головой BertForSequenceClassification; содержит 436,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты на японских наборах JQaRA, JaCWIR и MIRACL, где модель показывает лучшие значения среди перечисленных вариантов Ruri-Reranker. Модель дообучена на cl-nagoya/ruri-pt-large и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Основной язык — японский; метаданные также указывают поддержку задач text-ranking и text-classification. Карточка не описывает ограничения помимо максимальной длины последовательности.

Ruri-Small — модель эмбеддингов японского текста, разработанная cl-nagoya для представления предложений и текстовых фрагментов в виде векторов. Это Sentence Transformer на базе cl-nagoya/ruri-pt-small; модель дообучена для задач сходства предложений. Она выдаёт векторы размерности 768, а сходство между ними можно оценивать косинусной близостью. Модель предназначена для поиска и сопоставления японских текстов, оценки семантического сходства, ранжирования результатов, классификации и кластеризации. Максимальная длина входной последовательности — 512 токенов. В оценке JMTEB Ruri-Small показала средний результат 71,53. Модель работает с японским языком и распространяется по лицензии Apache 2.0. README рекомендует для новых проектов более поздние модели семейства Ruri v3.

Ruri v3 70M — модель текстовых эмбеддингов для японского языка, разработанная cl-nagoya на основе предварительно обученной cl-nagoya/ruri-v3-pt-70m. Это Sentence Transformer с архитектурой ModernBERT: 70 млн параметров, 13 слоёв и выходными векторами размерности 384. Модель принимает последовательности длиной до 8192 токенов и использует токенизатор SentencePiece, которому не требуется внешняя сегментация японского текста. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, классификации, кластеризации и ранжирования японских текстов. В JMTEB она показывает средний результат 75,48; сходство вычисляется по косинусной мере. Указанная лицензия — Apache 2.0. Для практического использования описана поддержка Transformers версии 4.48.0 или выше и Sentence Transformers.

Sambert — модель эмбеддингов на основе BERT, представленная как sentence-transformers-модель для иврита. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 211,6 млн параметров, использует архитектуру BertModel и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Обучение проходило в два этапа: сначала на примерно двух миллионах абзацев с MultipleNegativesRankingLoss, затем на примерно 70 тысячах абзацев с CosineSimilarityLoss. Модель подходит для поиска и группировки текстов на иврите по смыслу. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SA-STS-Embeddings-0.2B — модель плотных текстовых эмбеддингов от Omartificial-Intelligence-Space, дообученная на базе SA-BERT-V1 для семантического поиска и сравнения предложений на саудовских вариантах арабского языка. Она построена на архитектуре BERT, содержит 190 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов, возвращая векторы размерности 768. Обучение на триплетах из 21 прикладной области использовало MultipleNegativesRankingLoss и Matryoshka Representation Learning. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения контекста для RAG, кластеризации, определения намерений, оценки сходства и ранжирования текстов. Она ориентирована на диалекты Наджда и Хиджаза, а также на саудовскую речь с влиянием залива; карточка приводит высокие результаты на тестах сходства и триплетного ранжирования. Для длинных документов рекомендуется разбивать текст на фрагменты. В метаданных указана лицензия CC-BY-NC-4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README указывает Apache 2.0, поэтому сведения о лицензии в источниках расходятся; перед использованием следует проверить лицензию репозитория на Hugging Face.

vamsibanda/sbert-all-roberta-large-v1-with-pooler — модель семейства Sentence Transformers на архитектуре RoBERTa, предназначенная для получения векторных представлений предложений и оценки их сходства. В репозитории доступен формат ONNX; модель содержит 454,1 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель подходит для сравнения предложений по смыслу и построения эмбеддингов для поиска и сопоставления текстов. В README приведён пример использования через Hugging Face Optimum. Модель ориентирована на английский язык и распространяется по лицензии Apache-2.0.

uer/sbert-base-chinese-nli — это модель эмбеддингов предложений на базе BERT, предварительно обученная с помощью UER-py. Она предназначена для преобразования китайских предложений в векторы и сравнения их смысловой близости, например с помощью косинусного сходства. Модель содержит 129,5 млн параметров, использует формат PyTorch и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска и ранжирования похожих китайских фраз. Для обучения использовался набор ChineseTextualInference. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка показывает извлечение эмбеддингов и вычисление сходства; результаты могут зависеть от домена и качества исходных текстов.

TurkuNLP/sbert-cased-finnish-paraphrase — модель Sentence-BERT для финского языка, разработанная TurkuNLP на основе FinBERT. Она преобразует предложения в векторные представления, которые можно сравнивать для поиска смыслово близких фраз и парафраз. Модель построена на архитектуре BERT с корпусным регистром; использует mean pooling и содержит 151,7 млн параметров. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель обучали с помощью sentence-transformers на корпусе финских парафраз и автоматически собранных кандидатах в парафразы: 500 тысяч положительных и 5 миллионов отрицательных примеров. Обучающая задача — бинарно определять, являются ли два предложения парафразами. В README приведён пример извлечения эмбеддингов и упомянута демонстрация поиска похожих предложений в наборе из 400 миллионов фраз. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DMetaSoul выпустила эту дистиллированную модель для общего семантического сопоставления предложений. Это плотная BERT-модель с четырьмя слоями, примерно 54 млн параметров по метаданным и контекстом до 512 токенов. Она формирует векторные представления текста и подходит для поиска семантически близких фраз и сравнения предложений. По оценке авторов, относительно исходного 12-слойного учителя модель примерно вдвое быстрее, а средняя точность на приведённых наборах данных ниже примерно на 6 процентных пунктов. Модель ориентирована на китайский язык; результаты оценки приведены на китайских задачах сопоставления. Для использования указаны Sentence-Transformers и Hugging Face Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель muflihimaduddin/sbert-finetuned-ce — Sentence Transformer на базе sentence-transformers/all-distilroberta-v1, дообученный на 430 парах предложений с оценками сходства. Она преобразует предложения и короткие абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768 и вычисляет семантическое сходство с помощью косинусной близости. Архитектура включает RoBERTa, усредняющий слой pooling и нормализацию; модель принимает текст, максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель подходит для поиска и ранжирования текстов по смыслу, сравнения предложений и кластеризации. Примеры обучающих данных указывают на задачи, связанные с программированием, но карточка не подтверждает узкую специализацию в этой области. В метаданных не указана лицензия, поэтому условия распространения и коммерческого использования следует сверить с репозиторием базовой модели и самой карточкой.

ricardo-filho/sbertimbau-large-quora-multitask — модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, опубликованная пользователем ricardo-filho. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. В обучении использовались MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством и OnlineContrastiveLoss; модель доступна в формате PyTorch и поддерживается библиотекой Sentence-Transformers. Модель подходит для поиска похожих вопросов и документов, группировки текстов по смыслу и построения семантического поиска. Контекст ограничен 512 токенами. По названию и базовой модели Sbertimbau она ориентирована на португальский язык; в предоставленной карточке не перечислены конкретные оценки качества. Лицензия в доступных данных не указана.

ai-forever/sbert_large_mt_nlu_ru — русскоязычная модель семейства BERT large от команды SberDevices для получения векторных представлений предложений. Она предназначена для задач, где нужно представить текст числовым вектором, например для поиска семантически похожих фраз и сравнения предложений. Для лучшего качества авторы рекомендуют усреднять представления токенов. Модель содержит 525,7 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 512 токенов. В карточке указана оценка на Russian SuperGLUE, но конкретные результаты не приведены. Модель опубликована под лицензией MIT.

Модель usc-isi/sbert-roberta-large-anli-mnli-snli разработана командой USC Information Sciences Institute. Это Sentence-Transformers-модель на базе RoBERTa-large, дообученная на наборах ANLI, MNLI и SNLI для получения плотных векторов предложений и абзацев размерностью 768. Она подходит для семантического поиска, сравнения смысловой близости, кластеризации и группировки текстов. Модель принимает текст на английском языке и формирует векторные представления. В метаданных указан контекст до 514 токенов, а размер модели составляет 151,8 млн параметров. Для Transformers требуется применять mean pooling к контекстным представлениям токенов; Sentence-Transformers предоставляет более простой способ использования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TurkuNLP/sbert-uncased-finnish-paraphrase — модель Sentence-BERT для вычисления семантической близости предложений на финском языке, разработанная TurkuNLP. Она основана на uncased FinBERT TurkuNLP/bert-base-finnish-uncased-v1 и дообучена на финском корпусе парафраз и автоматически собранных примерах: примерно 500 тысяч положительных и 5 миллионов отрицательных пар. Для получения векторных представлений используется mean pooling. Модель подходит для поиска предложений, близких по смыслу, сравнения текстов и определения, являются ли две фразы парафразами. Архитектура — плотная BERT-модель с 151,7 млн параметров; максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги, которые можно использовать для оценки сходства. В README указано бинарное обучение на парах предложений; опубликованные результаты оценки ещё готовятся. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

pritamdeka/S-Bluebert-snli-multinli-stsb — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, разработанная автором репозитория pritamdeka. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения сходства. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые входы с контекстом до 512 токенов. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и предназначена для построения эмбеддингов предложений. В репозитории указан формат PyTorch; для применения доступны Sentence-Transformers и Transformers с подходящей операцией pooling. В карточке не приведены сведения о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Это дообученная модель Sentence Transformers на базе Snowflake/snowflake-arctic-embed-s, разработанная автором репозитория tjohn327. Модель на архитектуре BERT преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые векторы размерностью 384 и нормализует их; сходство можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и извлечения эмбеддингов. Также её можно применять для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В README приведены результаты оценки поиска по набору val-ir-eval, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для модели указано 4 321 обучающий пример пар предложений; язык этих данных в предоставленной карточке не обозначен. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии, поэтому условия использования по этой карточке установить нельзя.

mlsa-iai-msu-lab/sci-rus-tiny3.5 — компактная модель Sentence Transformer на архитектуре RoBERTa, представленная mlsa-iai-msu-lab. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 312 для сравнения смыслового сходства и других задач поиска и группировки текстов. Векторное представление строится усреднением токенов, затем нормализуется; сходство можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 1024 токена. Модель предназначена для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В README приведены результаты на RuSciBench для русского и английского языков. Репозиторий использует Sentence Transformers и формат safetensors; лицензия — MIT. Размер модели — 25,5 млн параметров. Карточка не сообщает о других известных ограничениях.

mehularora/scrabble-embed-v1 — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 на наборе данных CSV. Энкодер на архитектуре BERT преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384; для сравнения векторов используется косинусное сходство. В метаданных указаны 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов, а README описывает максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Карточка не уточняет языковой охват, поэтому английский язык базовой модели не позволяет уверенно утверждать, что дообученная версия предназначена только для английского. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку sentence-transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.