I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Модель mitra-mir/setfit_model_labelfaithful_epochs2 — sentence-transformers-модель на базе MPNet, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска по смыслу, вычисления сходства между текстами и кластеризации. В метаданных указаны 136,7 млн параметров, контекст до 514 токенов и формат PyTorch; модель предоставляет текстовые эмбеддинги. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Это делает её подходящей для сравнения текстовых представлений и поиска семантически близких фрагментов. В карточке не указаны поддерживаемые языки и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно определить по имеющимся данным.

Laxman/setfit-model-v2 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория Laxman. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Обучение использовало CosineSimilarityLoss; модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Модель подходит для построения текстовых эмбеддингов и поиска смыслово близких фрагментов. В метаданных указан формат PyTorch. Лицензия и языковая специализация в предоставленных данных не обозначены.

Muennighoff/SGPT-125M-weightedmean-nli-bitfit — модель Sentence Transformers на архитектуре GPT-Neo, предназначенная для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантического сходства. Она содержит 137,7 млн параметров, принимает текст, выдаёт эмбеддинги и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель обучена с помощью MultipleNegativesRankingLoss с косинусной мерой сходства на данных без повторов в батчах. Её можно применять для поиска семантически близких предложений, сопоставления запросов с текстами и ранжирования кандидатов по смысловой близости. README ссылается на код проекта и публикацию для инструкций и результатов оценки, но не приводит их непосредственно. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в доступных данных.

Muennighoff/SGPT-1.3B-mean-nli — модель преобразования предложений в эмбеддинги на основе GPT-Neo, представленная в виде sentence-transformers. Она обучалась с MultipleNegativesRankingLoss на косинусном сходстве, что позволяет использовать её для поиска семантически близких предложений и сравнения текстов. Модель содержит 1,5 млрд параметров и принимает последовательности длиной до 2048 токенов. Модель предназначена для получения векторных представлений предложений, семантического поиска и задач сопоставления текста. README отсылает за инструкциями по применению и результатами оценки к коду проекта и статье; лицензия в доступных данных не указана.

Muennighoff/SGPT-2.7B-weightedmean-msmarco-specb-bitfit — модель для получения эмбеддингов предложений и оценки их семантического сходства. Она основана на GPT-Neo и обучена с помощью Sentence Transformers на MS MARCO с функцией потерь Multiple Negatives Ranking Loss; в названии указаны взвешенное усреднение, SpecB и BitFit. Модель содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сравнения запросов с документами и ранжирования текстовых кандидатов по близости смысла. В метаданных заявлены задачи извлечения признаков и сходства предложений; README отсылает за инструкциями и результатами оценки к коду проекта, папке eval и статье. Использовать её можно для англоязычных текстов MS MARCO, однако карточка не описывает конкретные ограничения качества или лицензию.

bigscience-data/sgpt-bloom-1b7-nli — модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BLOOM, предназначенная для оценки смысловой близости текстов и извлечения векторных представлений. Карточка описывает обучение с BitFit, пулингом weighted mean и методом GradCache с функцией потерь Multiple Negatives Ranking Loss. Указаны результаты оценки на AskUbuntu, CQADupStack, TwitterPara и SciDocs со средним баллом около 55,1. Модель подходит для поиска семантически похожих предложений, сопоставления вопросов и ответов и поиска по текстовым коллекциям. Метаданные указывают контекст до 4096 токенов и форматы PyTorch и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели m-toman/siglip2-base-patch16-384 на Hugging Face совпадает с карточкой google/siglip2-base-patch16-384, поэтому описание составлено по ней. SigLIP 2 Base — базовая модель семейства SigLIP 2 от Google, предназначенная для сопоставления изображений и текста. Это плотная vision-архитектура; вариант patch16-384 принимает изображения с разрешением 384 пикселя и обучен на датасете WebLI с использованием объединённой схемы предобучения SigLIP и ранее разработанных методов. Модель подходит для классификации изображений по произвольным текстовым меткам без дополнительного обучения, поиска изображений по тексту и текста по изображению, а также как визуальный энкодер для VLM и других компьютерно-зрительных задач. В README отмечены улучшенное семантическое понимание, локализация и извлечение плотных признаков. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README не приводит численный размер модели или результаты оценки, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

Карточка модели Veritone/siglip2-base-patch16-384 на Hugging Face совпадает с карточкой google/siglip2-base-patch16-384, поэтому описание составлено по ней. SigLIP 2 Base — базовая модель семейства SigLIP 2 от Google, предназначенная для сопоставления изображений и текста. Это плотная vision-архитектура; вариант patch16-384 принимает изображения с разрешением 384 пикселя и обучен на датасете WebLI с использованием объединённой схемы предобучения SigLIP и ранее разработанных методов. Модель подходит для классификации изображений по произвольным текстовым меткам без дополнительного обучения, поиска изображений по тексту и текста по изображению, а также как визуальный энкодер для VLM и других компьютерно-зрительных задач. В README отмечены улучшенное семантическое понимание, локализация и извлечение плотных признаков. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README не приводит численный размер модели или результаты оценки, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

Карточка модели Veritone/siglip2-base-patch16-512 на Hugging Face совпадает с карточкой google/siglip2-base-patch16-512, поэтому описание составлено по ней. SigLIP 2 Base — базовая модель семейства SigLIP 2, разработанная Google. Она обучена на наборе данных WebLI и предназначена для сопоставления изображений и текста: модель поддерживает классификацию изображений по заданным текстовым меткам без дополнительного обучения и поиск изображений по текстовым запросам или текста по изображениям. Её также можно использовать как визуальный энкодер для мультимодальных языковых моделей и других задач компьютерного зрения. Модель принимает изображение и текстовые описания-кандидаты и оценивает их соответствие; визуальный энкодер формирует представления изображений для дальнейшего использования. В карточке указана архитектура SigLIP, библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведений о размере параметров и длине контекста.

Карточка модели Veritone/siglip2-base-patch32-256 на Hugging Face совпадает с карточкой google/siglip2-base-patch32-256, поэтому описание составлено по ней. SigLIP 2 Base — модель компьютерного зрения от Google, предназначенная для сопоставления изображений с текстовыми описаниями. Она использует архитектуру SigLIP и обучена на наборе WebLI. Вариант patch32-256 принимает изображения и текстовые метки-кандидаты для классификации без дообучения; модель также подходит для поиска изображений по тексту и как визуальный энкодер для мультимодальных моделей. Модель рассчитана на задачи семантического понимания изображений, локализации и получения плотных визуальных признаков. Для её использования доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование и распространение при соблюдении её условий.

Veritone/siglip2-large-patch16-512-vision — отдельная копия визуальной башни SigLIP 2 Large, разработанной Google. Модель кодирует изображения и видеокадры в общее пространство эмбеддингов; текстовая башня для сопоставления находится в отдельном репозитории Veritone. Разделение позволяет загружать только визуальную часть при индексации. Модель предназначена для классификации изображений по кандидатным текстовым меткам без специального дообучения, поиска по сходству изображений и текста, а также для использования в качестве визуального энкодера. Архитектура — SigLIP, класс SiglipModel; файлы весов представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. В исходной модели SigLIP 2 описано предварительное обучение на наборе WebLI. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

SigLIP 2 So400m — модель визуального энкодера от Google на архитектуре SigLIP. Она обучена на наборе WebLI и предназначена для понимания связей между изображениями и текстом. Модель поддерживает классификацию изображений по заданным текстовым меткам без специального дообучения, поиск изображений по текстовому запросу и использование в качестве визуального энкодера для VLM и других задач компьютерного зрения. Модель принимает изображения и текстовые метки или запросы, сопоставляет их семантически и выдаёт оценки соответствия. Вариант So400m использует патчи 14 × 14 и входное разрешение 224 × 224. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование при соблюдении её условий.

Карточка модели Veritone/siglip2-so400m-patch14-224 на Hugging Face совпадает с карточкой google/siglip2-so400m-patch14-224, поэтому описание составлено по ней. SigLIP 2 So400m — модель визуального энкодера от Google на архитектуре SigLIP. Она обучена на наборе WebLI и предназначена для понимания связей между изображениями и текстом. Модель поддерживает классификацию изображений по заданным текстовым меткам без специального дообучения, поиск изображений по текстовому запросу и использование в качестве визуального энкодера для VLM и других задач компьютерного зрения. Модель принимает изображения и текстовые метки или запросы, сопоставляет их семантически и выдаёт оценки соответствия. Вариант So400m использует патчи 14 × 14 и входное разрешение 224 × 224. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование при соблюдении её условий.

Veritone распространяет текстовую башню модели SigLIP 2 So400m patch14-384 от Google: это отдельная копия текстового энкодера исходной модели google/siglip2-so400m-patch14-384. Она преобразует текстовые запросы в общее пространство эмбеддингов, сопоставимое с представлениями изображений, и предназначена для использования при поиске отдельно от визуальной башни, что позволяет сократить расход памяти и время загрузки. Модель подходит для классификации изображений по текстовым меткам без дообучения, поиска изображений по запросу и в качестве текстового компонента систем сопоставления текста и изображений. Семейство архитектуры — SigLIP; модель работает с текстом и сама по себе не содержит визуальную башню. Контекст составляет 64 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. README указывает предварительное обучение SigLIP 2 на наборе WebLI.

SigLIP 2 So400m — модель семейства SigLIP 2, разработанная Google. Это плотный визуальный энкодер, обученный на датасете WebLI; вариант So400m использует патчи размером 16 пикселей и входное разрешение 256 пикселей. Модель сопоставляет изображения и текст, поддерживает классификацию изображений по произвольным текстовым меткам без дообучения и поиск изображений по тексту или текста по изображению. Модель подходит для извлечения визуальных признаков и встраивания в мультимодальные языковые модели, а также для задач локализации и получения плотных визуальных представлений. В README не приведены сведения о числе параметров, контекстном окне или языковом охвате. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Veritone/siglip2-so400m-patch16-256-vision — облегчённая копия модели Google SigLIP 2 So400m, содержащая только визуальный энкодер. Она преобразует изображения и кадры видео в эмбеддинги общего пространства и предназначена для независимой загрузки визуальной части при индексации, что сокращает расход памяти и время загрузки. Текстовая часть для работы с запросами опубликована отдельно как Veritone/siglip2-so400m-patch16-256-text. Модель поддерживает классификацию изображений без дообучения по заданным текстовым меткам, поиск по изображениям и использование в качестве визуального энкодера мультимодальных моделей. SigLIP 2 обучена на наборе WebLI и, согласно карточке, улучшает семантическое понимание, локализацию и извлечение плотных признаков. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. В этой копии отсутствует текстовый энкодер, поэтому для сценариев сопоставления изображений с текстовыми запросами потребуется отдельная текстовая башня.

Veritone/siglip2-so400m-patch16-384-vision — облегчённая копия vision tower модели SigLIP 2 So400m, разработанной Google. Она кодирует изображения и видеокадры в общее пространство эмбеддингов и предназначена для отдельной загрузки на этапе индексации, например, когда нужен только визуальный энкодер. Модель подходит для классификации изображений по кандидатным текстовым меткам с нулевым обучением, поиска изображений по тексту и использования в качестве визуального энкодера для мультимодальных моделей. Архитектура — SigLIP, класс SiglipModel; веса сохранены в формате safetensors. Для поиска и сопоставления с текстом предусмотрена отдельная текстовая башня Veritone/siglip2-so400m-patch16-384-text. Модель принимает изображения и выдаёт векторные представления; README также указывает на кодирование видеокадров. Лицензия — Apache-2.0. Размер модели и точные параметры разрешения входа для этой копии в предоставленных сведениях не подтверждены.

Veritone/siglip2-so400m-patch16-512-vision — облегчённая копия визуальной башни модели Google SigLIP 2 So400m, опубликованная Veritone. Она кодирует изображения и видеокадры в общее пространство эмбеддингов и предназначена прежде всего для отдельной загрузки при индексации, когда текстовая башня не нужна. Модель можно использовать для классификации изображений по произвольным текстовым меткам, поиска изображений по тексту и как визуальный энкодер для мультимодальных моделей. Архитектура — SigLIP, класс SiglipModel; размер So400m, входное разрешение — 512 пикселей. Обучение SigLIP 2 проводилось на наборе WebLI. Репозиторий содержит веса SafeTensors и опубликован под лицензией Apache-2.0. Отдельная текстовая башня доступна в Veritone/siglip2-so400m-patch16-512-text.

zeromodels представляет конверсию SigLIP Base Patch16 384 в формате Keras 3 для классификации изображений без дополнительного обучения. Модель использует двухбашенную архитектуру, кодирующую изображения и текст, и sigmoid loss при обучении вместо contrastive softmax, характерного для CLIP. Размер изображения — 384 пикселя; реализация работает с TensorFlow, PyTorch и JAX. При инференсе модель принимает изображения и текстовые подсказки, а затем сопоставляет их для классификации по произвольным текстовым меткам. Это подходит для категоризации изображений, когда набор классов задаётся в запросе. Модель основана на google/siglip-base-patch16-384; лицензия — Apache 2.0.

google/siglip-base-patch16-256-multilingual — мультимодальная модель семейства SigLIP, разработанная Google и представленная в работе Zhai и соавторов. Это модель базового размера, предварительно обученная на наборе WebLI без фильтрации по языку; архитектура использует sigmoid loss для обучения на парах изображение–текст. Изображения обрабатываются при разрешении 256×256, а текст токенизируется с длиной до 64 токенов. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без специального дообучения, а также для поиска соответствий между изображениями и текстом. Она принимает изображения и текстовые запросы, сопоставляет их в общем мультимодальном пространстве и подходит для многоязычных сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество зависит от формулировки текстовых меток и охвата обучающих данных; модель не является универсальным генератором текста или изображений. Карточка не приводит конкретных ограничений по языкам или оценки качества для отдельных прикладных областей.

HuggingFaceM4/siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit — вариант SigLIP от HuggingFaceM4 с изменениями в зрительной части модели. Максимальное разрешение изображений увеличено с 384 × 384 до 980 × 980 за счёт интерполяции позиционных эмбеддингов; реализация в стиле NaViT позволяет обрабатывать изображения переменного разрешения с сохранением соотношения сторон. Текстовая часть не изменена, а реализация заявлена как обратно совместимая с исходной моделью. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без отдельного обучения на каждом наборе классов. Поддерживает изображения высокого и переменного разрешения; задача в метаданных — zero-shot image classification. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Размер модели и конкретные поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены.

SigLIP so400m patch16 256 i18n — мультимодальная модель Google семейства SigLIP с архитектурой SoViT-400m, предварительно обученная на многоязычном корпусе сопоставленных изображений и текстов. Вариант использует разрешение 256; в карточке указаны обработка изображений с приведением к разрешению 384×384 и ограничение текста до 64 токенов. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без специального обучения на целевых классах, а также для поиска изображений по тексту и текстов по изображению. Она сопоставляет представления изображений и текста; обучение SigLIP использует sigmoid loss для пар изображение—текст. Модель построена на SoViT-400m, форме ViT, оптимизированной по вычислительным масштабам. Модель обучена на наборе WebLI. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка приводит сведения об обучении и сценариях применения, но не описывает отдельную процедуру тонкой настройки для этой версии.

SIGMA-BERT-large — словенская языковая модель-энкодер семейства ModernBERT, разработанная командой LHRS-UM-FERI и предварительно обученная с нуля на корпусе словенских текстов объёмом около 13,88 млрд токенов. Модель содержит около 394 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для неё используется собственный токенизатор SentencePiece BPE с размером словаря 50 000 токенов. Модель предназначена для последующего дообучения под задачи понимания словенского языка: классификацию текстов, распознавание именованных сущностей, извлечение ответов, оценку семантического сходства, поиск по документам и ранжирование результатов в RAG-системах. Двухэтапное предобучение расширило контекст с 1024 до 8192 токенов, что позволяет работать с длинными документами. SIGMA-BERT-large — энкодер с маскированным языковым моделированием: он подходит для заполнения пропусков и получения представлений текста, но не генерирует связный текст. Модель рассчитана прежде всего на словенский язык и может отражать смещения обучающих данных. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

SIGMA-BERT-short — словенская языковая модель с архитектурой ModernBERT, разработанная командой LHRS-UM-FERI. Это энкодер, обученный с нуля на задаче восстановления замаскированных токенов на корпусе примерно из 13,88 млрд словоупотреблений из словенских веб-текстов, новостей, парламентских материалов, научных публикаций и пользовательского контента. Модель содержит около 149 млн параметров, имеет 22 слоя и контекст до 1 024 токенов; используется библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель предназначена для дообучения под задачи понимания словенского текста: классификации, распознавания именованных сущностей, извлечения ответов на вопросы, вывода и семантического сходства, поиска и ранжирования документов. Она подходит для предложений и документов стандартной длины, но не генерирует текст и не рассчитана на обработку текстов длиннее контекстного окна. При подстановке [MASK] важно размещать токен вплотную к предыдущему слову согласно особенностям токенизатора. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Seznam/simcse-dist-mpnet-paracrawl-cs-en — компактная модель эмбеддингов предложений от Seznam.cz, дообученная с целью SimCSE на базе Seznam/dist-mpnet-paracrawl-cs-en. Она предназначена для получения семантических представлений чешских и английских текстов и подходит для поиска похожих предложений, семантического поиска, извлечения релевантных текстов, кластеризации и классификации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. Модель ориентирована на создание небольших высококачественных эмбеддингов для нескольких задач NLP. В карточке приведены примеры загрузки, но сведения об оценках качества и конкретных ограничениях не раскрыты. Лицензия — CC BY 4.0.

LazarusNLP/simcse-indobert-base — модель векторных представлений предложений на базе BERT, опубликованная LazarusNLP. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости. Модель содержит 151,6 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов. Модель обучена с использованием Sentence-Transformers и функции потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Её можно применять для семантического поиска, кластеризации и вычисления сходства предложений на индонезийском языке. Доступны веса PyTorch и Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

LazarusNLP/simcse-indoroberta-base — модель эмбеддингов предложений на архитектуре RoBERTa, опубликованная LazarusNLP. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, предназначенные для сравнения семантической близости, поиска и кластеризации. Модель обучалась с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной функцией сходства; в качестве датасета в метаданных указан корпус Wikipedia на индонезийском языке. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Её можно использовать для семантического поиска по индонезийским текстам, группировки похожих предложений и оценки сходства пар текстов. Размер модели — 151,8 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов. Доступны веса PyTorch и Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

pkshatech разработала японскую модель SimCSE для получения векторных представлений предложений. Она основана на cl-tohoku/bert-base-japanese-v2 и дообучена на обучающей выборке JSNLI — набора для японского логического вывода на естественном языке. Модель использует архитектуру BERT-base с примерно 138,4 млн параметров и формирует эмбеддинг через слой полносвязного преобразования представления [CLS]. Модель предназначена для сравнения смысловой близости японских предложений, семантического поиска и задач, где нужны эмбеддинги предложений. В README указаны обучение в течение 20 эпох, использование сложных негативных примеров и максимальная длина последовательности 128 токенов; контекст модели по метаданным — до 512 токенов. Доступны веса PyTorch, лицензия — CC BY-SA 4.0.

vitthalbhandari/simcse_retrain_edos_100k — модель эмбеддингов предложений на базе RoBERTa, опубликованная пользователем Hugging Face vitthalbhandari. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит около 151,8 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторные представления; максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель обучена с функцией MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. В названии указаны SimCSE и EDOS, но карточка не поясняет датасет или специализацию, поэтому назначение следует считать общим для семантических эмбеддингов. Для использования доступны Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

vitthalbhandari/simcse_retrain_edos_10k — модель эмбеддингов предложений на архитектуре RoBERTa, представленная в формате PyTorch. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством ориентирует модель на получение векторов, отражающих семантическую близость текстов. Модель содержит около 151,8 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов. Её можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.