I.12Рекомендации и персонализация

navteca/all-mpnet-base-v2 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, созданная на основе microsoft/mpnet-base и дообученная командой проекта Hugging Face Community Week с помощью контрастивного обучения на наборе более чем из миллиарда пар предложений. Она предназначена для кодирования предложений и коротких абзацев: преобразует текст в плотный вектор размерности 768, пригодный для семантического поиска, оценки сходства и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, распространяется в формате PyTorch и имеет лицензию MIT. Модель подходит для семантического поиска по коллекциям текстов, поиска похожих предложений и группировки текстов по смыслу. В README указано усечение входа длиннее 384 токенов WordPiece; в метаданных указан контекст 514 токенов. Английский язык подтверждён карточкой модели. Это энкодер предложений, а не генеративная модель: на выходе — векторы, и для использования через Transformers требуется корректная операция pooling.

Humair/all-mpnet-base-v2-finetuned-v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная Humair. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически похожих текстов, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текст; контекст составляет до 514 токенов. При обучении использовалась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Для работы можно использовать библиотеку Sentence Transformers либо Transformers с соответствующей операцией pooling. Язык модели в карточке не указан. Лицензия не приводится в доступных данных.

Это модель Sentence Transformers на базе MPNet, разработанная автором репозитория hmehta92. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 514 токенов. При обучении использовалась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mdizak/all-roberta-large-v1-rust — модель Sentence-Transformers на архитектуре RoBERTa-large, дообученная разработчиками Sentence-Transformers на более чем 1 млрд пар предложений с контрастивной целью. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. Метаданные указывают 454,1 млн параметров и библиотеку sentence-transformers; модель принимает текст, а длина контекста составляет 514 токенов. В README указано, что входы длиннее 128 word pieces усекаются, а при использовании Transformers требуется применить pooling к контекстным представлениям токенов. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

BiCA-Base — модель Sentence Transformer, разработанная Bisect Group и дообученная на базе thenlper/gte-base для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в эмбеддинги размерности 768 и предназначена для семантического сходства, поиска и других задач сравнения текстов. Модель основана на архитектуре BERT, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для сравнения векторов используется косинусное сходство; среди подходящих сценариев — поиск парафраз, кластеризация и классификация текстов. Указана лицензия MIT.

BidirLM-270M-Embedding — многоязычная модель-энкодер из семейства BidirLM, разработанного авторами проекта BidirLM и представленного как финальная версия после контрастивного дообучения промежуточной модели BidirLM-270M-Base. В ней около 257 млн параметров; архитектура BidirLM построена на базе Gemma3-270M и использует двунаправленный энкодер. Модель выдаёт векторы размерности 640 с mean pooling. Контекст по архитектуре — до 32 768 токенов; в основном сравнении MTEB использовалась длина до 512 токенов. Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и поддерживает поиск по смыслу, оценку семантического сходства, кластеризацию, классификацию, переранжирование и поиск параллельных текстов. Также её можно дообучать для классификации последовательностей и токенов, извлечения информации и других прикладных задач. Карточка указывает поддержку более 140 языков; метаданные подтверждают мультиязычность и перечисляют языки, включая английский, немецкий, французский, испанский, арабский и хинди. По данным карточки, модель показывает высокие результаты на мультиязычном MTEB и задачах длинноконтекстного поиска. Для загрузки требуется trust_remote_code=True и совместимая версия Transformers; использование Sentence Transformers автоматически применяет mean pooling. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

consciousAI/cai-lunaris-text-embeddings — модель эмбеддингов на архитектуре BERT, представленная в формате PyTorch и предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Её можно использовать для извлечения признаков текста, оценки семантического сходства, кластеризации и семантического поиска. Модель совместима с Sentence-Transformers и Hugging Face Transformers; при использовании Transformers поверх контекстных представлений токенов требуется применить соответствующий pooling. Модель насчитывает около 433,9 млн параметров, а максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках и специализированных предметных областях.

CALE-MBERT-en — англоязычная модель эмбеддингов предложений на базе двунаправленного энкодера ModernBERT-large. Разработчик дообучил её с помощью ContrastiveLoss на датасете CALE-SPCD; модель преобразует слова и тексты в плотные векторы размерностью 1024 и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и задач сходства предложений. Её можно использовать для семантического поиска и группировки текстовых данных. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

CALE-XLM-R — модель Sentence-Transformers на базе FacebookAI/xlm-roberta-large, дообученная для преобразования текста в плотные векторы размерности 1024. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и вычисления сходства предложений. Модель принимает текст и формирует эмбеддинги; мультиязычная базовая XLM-RoBERTa поддерживает 100 языков. Контекст модели составляет 514 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели metarank/ce-esci-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой metarank/ce-esci-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. metarank/ce-esci-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная Roman Grebennikov и дообученная на датасете Amazon ESCI. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Архитектура основана на BERT; в метаданных указано около 40 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения запросов с товарами или другими текстами. В README название базовой модели указано как cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2, тогда как идентификатор репозитория и метаданные указывают на MiniLM-L12-v2; поэтому точная связь версии в названии с описанным обучением требует осторожной трактовки. Репозиторий содержит форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

OpenMOSS-Team/claif-scaled-roberta-base — модель эмбеддингов предложений и абзацев на архитектуре RoBERTa, опубликованная OpenMOSS-Team. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает последовательности длиной до 514 токенов и работает с английским языком. Обучение с CosineSimilarityLoss ориентировано на получение векторов, пригодных для оценки сходства текстов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Curtain_Recommendation — модель эмбеддингов на базе XLM-RoBERTa, опубликованная пользователем nnudee. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости. Обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства ориентировано на получение представлений, подходящих для поиска и ранжирования похожих текстов. Модель предназначена для семантического поиска, группировки текстов и рекомендаций по сходству между предложениями или абзацами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — около 305,2 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов. Для использования подходит Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Многоязычная модель эмбеддингов предложений, разработанная Lucas Wun Yu CHAN на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров и предназначена для получения векторных представлений текста и оценки семантического сходства предложений. Модель обучена с помощью контрастивного обучения на базе рассуждающей модели; в README описаны эксперименты с MTEB и BRIGHT и анализ влияния RLVR-обучения на качество представлений. Для работы автор рекомендует Sentence Transformers или Transformers и параметр trust_remote_code=True. Модель подходит для поиска по смыслу, сопоставления запросов и документов и других сценариев семантического сравнения на разных языках. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Расширенное рассуждение базовой модели не гарантирует преимущества эмбеддингов: в README сообщается, что модели, инициализированные рассуждающими и базовыми весами, не показали устойчивой разницы после одинакового контрастивного обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Adzpro/embedding-e5-finetuned — дообученная модель Sentence Transformers, созданная на базе Adzpro/embedding_e5. Она использует XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений и нормализацией, преобразуя текст в плотные векторы размерности 768. Модель рассчитана на предложения и абзацы длиной до 512 токенов; сходство векторов можно измерять косинусной метрикой. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки на наборе test-eval и сведения о дообучении на 12 720 примерах. Поддерживаемая модальность — текст; конкретные языки в карточке не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Nguyentruong031203/embeddinggemma-300m на Hugging Face совпадает с карточкой michaelfeil/embeddinggemma-300m, поэтому описание составлено по ней. EmbeddingGemma — компактная мультиязычная модель эмбеддингов от Google DeepMind на основе текстовой архитектуры Gemma 3 с инициализацией T5Gemma. Она преобразует текст в векторы и предназначена для семантического поиска и извлечения информации, оценки сходства, классификации и кластеризации. Модель содержит 302,8 млн параметров, принимает текст длиной до 2048 токенов и выдаёт эмбеддинги размером 768, 512, 256 или 128 измерений с помощью Matryoshka Representation Learning. Обучалась на данных более чем из 100 языков и рассчитана в том числе на запуск на мобильных устройствах и компьютерах с ограниченными ресурсами. Подходит для поиска документов и кода по запросам, поиска материалов для систем вопросов и ответов, обнаружения дубликатов, тематической группировки текстов и классификации по заданным категориям. Для использования предусмотрена библиотека Sentence Transformers. Лицензия — Gemma; применяются условия использования и политика допустимого использования Gemma. Качество зависит от охвата и особенностей обучающих данных. Модель может хуже улавливать языковые нюансы, сарказм и переносный смысл; возможны смещения в эмбеддингах.

mlx-community/embeddinggemma-300m-bf16 — текстовая модель эмбеддингов семейства EmbeddingGemma, разработанная сообществом mlx-community на основе google/embeddinggemma-300m и конвертированная в формат MLX с использованием mlx-lm. Модель основана на текстовой архитектуре Gemma 3, содержит около 302,8 млн параметров и предназначена для работы через библиотеку sentence-transformers и инструменты MLX. Модель преобразует предложения и документы в нормализованные векторные представления, пригодные для вычисления семантического сходства, поиска, кластеризации, классификации, извлечения информации и переранжирования результатов. README содержит специализированные префиксы заданий для sentence similarity, retrieval, clustering, classification, reranking, summarization и других сценариев. Максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. К сильным сторонам относятся компактный размер, нормализованные эмбеддинги и адаптация к различным задачам с помощью task-specific prefixes, а также оптимизация для экосистемы MLX. Ограничения включают контекст в 2048 токенов и зависимость от MLX-инструментов для описанного способа запуска; поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены. Для использования требуется принять лицензию Google Gemma; лицензия модели — gemma.

F2LLM-v2-330M — мультиязычная модель эмбеддингов из семейства F2LLM-v2, разработанного CodeFuse AI. Это instruct-вариант размером 284,8 млн параметров на архитектуре Qwen3; небольшие instruct-модели семейства были получены обрезкой базовой модели 0.6B и обучением. Модель принимает текст и преобразует его в векторные представления для поиска и сравнения текстов. Модель предназначена для семантического поиска, ранжирования и других задач работы с эмбеддингами. Она поддерживает инструкции в запросах, а Matryoshka Representation Learning позволяет сокращать размерность векторов для экономии места и ускорения векторного поиска. Семейство обучалось на мультиязычных данных и, по README, поддерживает более 200 языков; метаданные перечисляют среди языков русский, английский, китайский и другие. Контекст модели — до 40 960 токенов. README сообщает о высоких результатах семейства на широком наборе бенчмарков MTEB, но отдельные результаты именно этой версии не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для поиска и ранжирования инструкции следует добавлять к запросам, но не к документам; после усечения эмбеддингов нормализацию следует выполнять заново.

F2LLM-v2-4B — многоязычная модель эмбеддингов от CodeFuse AI, основанная на плотной архитектуре Qwen3. Она предназначена для преобразования текста в векторные представления, которые можно использовать для поиска, ранжирования, оценки сходства, кластеризации и поиска параллельных текстов. Модель содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель обучена на отобранном наборе из 60 миллионов общедоступных примеров; семейство F2LLM-v2 ориентировано более чем на 200 языков, в том числе языки с ограниченными обучающими ресурсами. Поддерживаются инструкции для запросов, а обучение Matryoshka Representation Learning позволяет уменьшать размерность эмбеддингов с сохранением полезных свойств представления. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Практическое качество зависит от языка, формулировки инструкции и выбранной размерности эмбеддингов; README не приводит отдельных численных результатов именно для версии 4B.

rookshanks/gemma_300m_grocery — модель Sentence Transformer, дообученная разработчиком на базе google/embeddinggemma-300m для поиска и сравнения текстов о продуктах и товарах в продуктовом каталоге. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; близость векторов измеряется косинусным сходством. Модель подходит для семантического поиска, подбора похожих товаров, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Модель основана на текстовой архитектуре Gemma 3, содержит 302,8 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 2048 токенов. В обучении использовались 4571 пример с парами положительных и отрицательных соответствий; в README приведена оценка cosine_accuracy 0,7988 на наборе TripletEvaluator. Для запуска предусмотрена библиотека sentence-transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия модели — Apache-2.0.

GIST-Embedding-v0 — текстовая модель эмбеддингов, разработанная avsolatorio и дообученная на основе BAAI/bge-base-en-v1.5. Она кодирует предложения и тексты в плотные векторы для поиска, сравнения смысловой близости и других задач сопоставления текста. Для получения эмбеддингов инструкции в запросе не требуются, поэтому модель подходит для прямого кодирования поисковых запросов и документов. Модель основана на архитектуре BERT, содержит 136,7 млн параметров, работает с контекстом до 512 токенов и распространяется в форматах PyTorch и safetensors. Обучение проведено на данных MEDI и размеченных триплетах, полученных из обучающей части MTEB Classification; оценка выполнялась набором MTEB. Дообучение заметно изменило профиль качества: на некоторых задачах результаты улучшились, на других ухудшились, в частности отмечено снижение качества поиска для TRECCOVID. Лицензия модели — MIT; сторонние наборы данных могут иметь дополнительные условия использования.

Карточка модели noname002/google-embeddinggemma-300m-3fre-df-bkai на Hugging Face совпадает с карточкой google/embeddinggemma-300m, поэтому описание составлено по ней. EmbeddingGemma — компактная модель эмбеддингов Google DeepMind на 300 млн параметров, построенная на Gemma 3 с инициализацией T5Gemma. Она преобразует текстовые запросы и документы в векторы и предназначена для семантического поиска, оценки сходства, классификации и кластеризации. Модель поддерживает более 100 языков и рассчитана на локальное использование на телефонах и компьютерах с ограниченными ресурсами. Модель принимает текст с контекстом до 2048 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью 768; с помощью Matryoshka Representation Learning размерность можно сократить до 512, 256 или 128 с последующей нормализацией. Она подходит для поиска документов и кода по запросу, поиска материалов для систем вопросов и ответов, обнаружения дубликатов и тематической группировки текстов. Для работы предусмотрена библиотека Sentence Transformers. Качество представлений зависит от охвата и возможных смещений обучающих данных; модель может хуже учитывать тонкие языковые оттенки, сарказм и переносный смысл. Лицензия указана как Gemma; применяются условия использования Gemma и её политика запрещённого использования.

Это модель Sentence Transformers на основе BERT, созданная дообучением thenlper/gte-small. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и сравнивает их с помощью косинусного сходства. Максимальная длина входной последовательности — 512 токенов; архитектура включает усреднение токенных представлений и нормализацию векторов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Её можно использовать для построения векторного поиска и группировки похожих предложений и документов. Карточка указывает англоязычную базовую модель GTE; отдельные языки дообучения не обозначены. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели Aliados/harrier-oss-v1-270m на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/harrier-oss-v1-270m, поэтому описание составлено по ней. harrier-oss-v1-270m — разработанная Microsoft мультиязычная модель для получения плотных текстовых эмбеддингов. Она использует декодерную архитектуру Gemma 3 Text с пуллингом последнего токена и L2-нормализацией. Размер модели — 257 млн параметров по метаданным; размерность эмбеддингов — 640, максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, оценки сходства текстов, кластеризации, классификации, поиска параллельных фрагментов и ранжирования. Для адаптации эмбеддингов к сценарию README рекомендует добавлять к запросу краткую инструкцию; для документов инструкции не требуются. Модель обучалась контрастивным методом на мультиязычных данных, а вариант на 270 млн параметров дополнительно обучался с дистилляцией от более крупных моделей. Заявлена поддержка широкого набора языков, включая русский; перечисленные в карточке языки не исчерпывают весь список. Лицензия — MIT. README сообщает о высоких результатах на Multilingual MTEB v2, но воспроизведённые оценки могут немного различаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch.

harrier-oss-v1-27b — разработанная Microsoft многоязычная модель для получения плотных текстовых эмбеддингов. Она использует декодерную архитектуру Gemma3TextModel с last-token pooling и L2-нормализацией; в метаданных указано 28,3 млрд параметров, а README для варианта 27B приводит размерность эмбеддинга 5376 и максимум 32 768 токенов. Метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, кластеризации, оценки сходства предложений, классификации, поиска параллельных текстов и ранжирования. По README, Harrier OSS v1 достигла результата 74,3 на Multilingual MTEB v2 для варианта 27B. Для запросов рекомендуется добавлять короткую инструкцию с описанием задачи; отсутствие инструкции может снизить качество. Метаданные подтверждают многоязычность и широкий список языков, а README также перечисляет русский. Модель распространяется под лицензией MIT. Это текстовая модель эмбеддингов: она принимает текст и выдаёт векторы, а качество зависит от формулировки инструкции и используемого сценария; результаты могут немного различаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch.

jina-embeddings-v5-text-nano-text-matching-mlx — порт модели jina-embeddings-v5-text-nano-text-matching для эффективного инференса на компьютерах Apple Silicon. Это плотная модель семейства EuroBERT с 211,7 млн параметров и контекстом до 8192 токенов; в README указан размер 239 млн параметров. Модель предназначена для сопоставления текстов и извлечения признаков, например для оценки семантического сходства и поиска релевантных текстов. Модель поддерживает многоязычный ввод. Репозиторий использует библиотеку MLX и формат safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

Карточка модели avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122235004-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122220725-best, поэтому описание составлено по ней. avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122220725-best — модель текстовых эмбеддингов на базе BERT, представленная в карточке как gte-small. Семейство GTE разработано Alibaba DAMO Academy и обучалось на большом наборе пар текстов с оценками релевантности; конкретный репозиторий содержит дообученную модель размером около 40 млн параметров. Модель предназначена для получения векторных представлений английских текстов и их сравнения по смыслу. Её можно применять для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска релевантных документов и ранжирования текстов. Максимальная длина последовательности — 512 токенов; более длинный ввод обрезается. Лицензия — MIT.

Карточка модели novelcore/model6 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, поэтому описание составлено по ней. all-mpnet-base-v2 — модель Sentence Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. В основе лежит microsoft/mpnet-base, дообученная контрастивным обучением на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру MPNet и принимает текст. Её можно применять для семантического поиска, извлечения информации и группировки похожих фрагментов. Текст длиннее 384 токенов модели обрезается; README рекомендует использовать её как кодировщик предложений и коротких абзацев. Лицензия — Apache-2.0.

MoD-Embedding — текстовая модель эмбеддингов, созданная путём дообучения Qwen/Qwen3-Embedding-4B разработчиком bflhc. Она преобразует тексты в векторы для семантического поиска, извлечения информации, сравнения и кластеризации документов, межъязыкового поиска и классификации с использованием эмбеддингов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3, около 3,7 млрд параметров и размерность эмбеддингов 2560; для запуска указана библиотека Sentence Transformers. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, README — максимальную длину последовательности 32 768 токенов. Поддерживаются английский, китайский и другие языки. Модель ориентирована на задачи поиска и сопоставления текстов и выдаёт эмбеддинги; она не предназначена для генерации текста. README отмечает, что качество может различаться в зависимости от предметной области и языка, а для очень длинных документов может потребоваться усечение. Лицензия — Apache-2.0.

nomic-ai/modernbert-embed-base-unsupervised — англоязычная модель эмбеддингов на базе encoder-only архитектуры ModernBERT. Разработчики обучили её с помощью библиотеки contrastors в течение одной эпохи на 235 млн слабонаблюдаемых контрастивных пар из набора Nomic Embed. Модель содержит 149 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для поиска по смыслу, сравнения предложений и других задач, использующих текстовые эмбеддинги. В тестах MTEB она показала результаты, близкие к nomic-embed-text-v1_unsup; авторы рекомендуют modernbert-embed для задач построения эмбеддингов. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

knguyennguyen/mpnet_20k — модель Sentence Transformer, дообученная на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для оценки семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок и кластеризации; также в README упомянута классификация текстов. Веса представлены в формате safetensors, модель содержит 136,7 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов по метаданным; README указывает ограничение в 128 токенов. Обучение описано для набора из 20 108 пар предложений и использует MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Примеры пар сопоставляют пользовательские запросы с описаниями товаров, поэтому модель может быть полезна для семантического поиска по каталогу. Данных о поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Для задач, требующих обработки длинных текстов, учитывайте лимит последовательности 128 токенов из README; качество за пределами сценариев, представленных обучающими парами, отдельно не описано.