I.12Рекомендации и персонализация

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_100_Epochs — модель Sentence-Transformers на базе XLM-RoBERTa, обученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов по смыслу. В обучении использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; длина контекста — 514 токенов. Для работы доступны веса PyTorch и библиотека Sentence-Transformers. Название и описание указывают на мультиязычную основу paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, однако перечень поддерживаемых языков в данных не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели opantama/mpnet-rag-science-embeddings 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.

Карточка модели aiacademyvn/multilingual-e5-large-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Nextcloud-AI/multilingual-e5-large-instruct, поэтому описание составлено по ней. Nextcloud-AI/multilingual-e5-large-instruct — модель текстовых эмбеддингов семейства E5, основанная на XLM-RoBERTa-large. Разработчики исходной модели — Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder и Furu Wei; репозиторий Nextcloud-AI содержит её копию. Модель имеет 24 слоя и размерность эмбеддинга 1024, насчитывает 658,7 млн параметров и принимает текст длиной до 514 токенов по метаданным; README предупреждает об усечении длинных текстов до 512 токенов. Она предназначена для создания векторных представлений текста и поддерживает извлечение признаков и сравнение предложений. Подходит для поиска документов по смыслу, ранжирования пассажей и оценки семантического сходства. При кодировании запроса рекомендуется добавлять краткую инструкцию, описывающую задачу; к документам такую инструкцию добавлять не требуется. Модель поддерживает 100 языков XLM-RoBERTa, хотя качество может снижаться для языков с малым объёмом обучающих данных. Репозиторий предоставляет веса в форматах safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. README указывает, что результаты могут немного отличаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch, а абсолютные значения косинусного сходства не следует трактовать как универсальную оценку: для поиска важнее относительный порядок результатов.

agentlans/multilingual-e5-small-aligned — дообученная модель Sentence Transformers на основе intfloat/multilingual-e5-small, разработанная для сопоставления предложений и абзацев в общем векторном пространстве. Архитектура основана на BERT: модель усредняет токенные представления, нормализует результат и выдаёт плотные эмбеддинги размерности 384. Максимальная длина последовательности — 512 токенов; для сравнения используется косинусное сходство. Модель подходит для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Она обучалась на парах предложений из набора agentlans/en-translations с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss, что указывает на межъязыковое выравнивание переводов. Карточка не перечисляет поддерживаемые языки, поэтому конкретные языковые коды не приводятся. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Hisham480/multilingual-r2 на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2, поэтому описание составлено по ней. Granite Embedding 97M Multilingual R2 — текстовая модель эмбеддингов, разработанная командой Granite Embedding в IBM. Она использует архитектуру bi-encoder на базе ModernBERT и преобразует запросы, документы, фрагменты текста и код в векторы размерностью 384 для сравнения по косинусному сходству и поиска похожего содержимого. Модель предназначена для многоязычного семантического поиска, сопоставления запросов с документами и поиска по коду. Она содержит 97,4 млн параметров, 12 слоёв и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Улучшенное обучение данными для поиска заявлено для 52 естественных языков и кода; энкодер предварительно обучен на текстах более чем 200 языков. Доступны форматы Safetensors, ONNX и OpenVINO; лицензия — Apache 2.0. Компактный размер позволяет использовать модель при меньших требованиях к ресурсам, чем у более крупной версии Granite Embedding. Компромисс — возможное снижение точности, особенно для языков с малым объёмом ресурсов; качество токенизации также может различаться между языками, а тексты длиннее контекстного окна усекаются.

Nemotron-3-Embed-8B-BF16 — мультиязычная модель эмбеддингов текста, разработанная NVIDIA для семантического поиска, извлечения релевантных фрагментов и систем RAG. Она предназначена, в частности, для создания многоязычных вопросно-ответных приложений поверх крупных текстовых коллекций и поддерживает межъязыковой поиск. Модель основана на трансформере Ministral-3-8B-Instruct-2512, дообученном для получения эмбеддингов. Она содержит около 8 млрд параметров, кодирует текст в векторы размерности 4096 и использует двунаправленное внимание и усреднение представлений токенов. README указывает максимальную длину входа 32 768 токенов; метаданные каталога приводят для базовой модели контекст 262 144 токена. Модель принимает текст и выдаёт векторы; размер вектора можно уменьшать срезом с последующей L2-нормализацией. Заявлена поддержка 34 языков, включая русский, английский, китайский, арабский и хинди. Модель показала высокие результаты на мультиязычном бенчмарке RTEB по заявлению разработчика и предназначена для коммерческого применения. Для запуска README рекомендует Transformers 5.2.0 или новее и CUDA-совместимое окружение; также указана поддержка PyTorch и vLLM. Модель и конфигурация распространяются по лицензии OpenMDW-1.1; базовая модель выпущена под Apache 2.0. Для входов длиннее 32 768 токенов требуется разбиение на фрагменты или усечение.

Nemotron-3-Embed-8B-BF16 — мультиязычная модель эмбеддингов текста, разработанная NVIDIA для семантического поиска, извлечения релевантных фрагментов и систем RAG. Она предназначена, в частности, для поиска ответов на вопросы в больших текстовых корпусах и поддерживает межъязыковой поиск. Модель построена на архитектуре Transformer и дообучена на базе mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512. Приблизительно 8 млрд параметров; для получения эмбеддинга используется усреднение представлений токенов, итоговый вектор имеет размерность 4096. README указывает максимальную длину входа 32768 токенов; более длинные тексты следует разбивать на части или усекать. Векторы можно сокращать до меньшей размерности с последующей L2-нормализацией. Модель принимает текст и выдаёт плотные векторные представления. NVIDIA сообщает об оценке на 34 языках и сильных результатах мультиязычного и межъязыкового поиска. Для работы с BF16-чекпойнтом README указывает Transformers 5.2.0 и выше и CUDA-среду; доступны PyTorch и vLLM. Условия использования задаёт лицензия OpenMDW-1.1; базовая модель выпущена под Apache 2.0.

ganser4566/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — многоязычная модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для сравнения семантической близости текстов, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 124,3 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления. Её контекстное окно — 512 токенов; в метаданных указана поддержка русского и ряда других языков, включая английский. Для использования доступны библиотека sentence-transformers и формат safetensors. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование на её условиях. Векторы подходят для поиска и группировки текстов, но качество зависит от языка, формулировок и выбранной схемы сравнения; модель сама по себе не генерирует ответы и не выполняет поиск по коллекции без дополнительной системы.

Модель mykor/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — версия sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, подготовленная для преобразования в формат GGUF. Это многоязычная модель на архитектуре XLM-RoBERTa с 124,3 млн параметров, предназначенная для получения эмбеддингов предложений и оценки их сходства. Она подходит для семантического поиска, сопоставления перефразировок и поиска близких по смыслу текстов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; метаданные указывают задачу sentence-similarity, а карточка также отмечает совместимость с извлечением признаков. Поддерживаются многочисленные языки, включая русский и английский. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache 2.0.

dbourget подготовил Sentence Transformer на базе dbourget/philai-embeddings-2.0, дообучив его для получения векторных представлений предложений и абзацев. Модель использует архитектуру BERT с 136,7 млн параметров и формирует плотные эмбеддинги размерности 1024; для сходства рекомендуется косинусная мера. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. В README приведена оценка на наборе beatai-dev с TripletEvaluator: точность cosine составляет 0,8215. Метаданные указывают задачи sentence-similarity и feature-extraction; модель реализована на Sentence Transformers и опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Youmnaaaa/Semantic-model на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

ITESM/sentece-embeddings-BETO — модель эмбеддингов предложений на основе BERT, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и оценки сходства. В метаданных указаны 137,1 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат PyTorch. Модель обучалась с функцией потерь Multiple Negatives Ranking Loss и косинусным сходством; среди датасетов карточки указаны Stack Exchange XML и CodeSearchNet. Её можно применять для семантического поиска и группировки текстов, в том числе в контекстах вопросов и ответов и поиска кода. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/00-600-11-1-2-2-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240221194439-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-base-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-base-en-v1.5 — англоязычная плотная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует текст в векторы для поиска по смыслу и сравнения сходства предложений, в том числе в системах retrieval-augmented generation (RAG). Модель относится к архитектуре BERT и содержит 136,7 млн параметров; максимальный контекст — 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Оценки сходства не следует интерпретировать по универсальному порогу: из-за способа обучения даже несходные предложения могут получать значения выше 0,5. Модель поддерживает английский язык; доступны веса PyTorch и Safetensors, а также формат ONNX. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240412205533-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-en-v1.5 — компактная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для преобразования английского текста в векторы, которые можно использовать для поиска и сравнения смысловой близости. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных документов и вычисления сходства предложений, в том числе как компонент RAG-систем. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на английский язык; контексты длиннее 512 токенов не поддерживаются. Оценки сходства не следует трактовать как вероятности или применять фиксированный порог без калибровки.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240415163943-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-en-v1.5 — компактная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для преобразования английского текста в векторы, которые можно использовать для поиска и сравнения смысловой близости. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных документов и вычисления сходства предложений, в том числе как компонент RAG-систем. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на английский язык; контексты длиннее 512 токенов не поддерживаются. Оценки сходства не следует трактовать как вероятности или применять фиксированный порог без калибровки.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-3-2-0-0-cls-qli_0-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240424001745-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-en-v1.5 — компактная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для преобразования английского текста в векторы, которые можно использовать для поиска и сравнения смысловой близости. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных документов и вычисления сходства предложений, в том числе как компонент RAG-систем. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на английский язык; контексты длиннее 512 токенов не поддерживаются. Оценки сходства не следует трактовать как вероятности или применять фиксированный порог без калибровки.

christinemahler/aie5-midterm — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на Snowflake/snowflake-arctic-embed-l. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для семантического поиска, сопоставления текстов по смыслу и извлечения релевантных документов. Архитектура основана на BertModel с объединением CLS-токена и нормализацией векторов; максимальная длина последовательности — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. Модель подходит для поиска по коллекциям документов, выявления перефразирований, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки на информационном поиске и обучение на 216 парах текстов; эти показатели относятся к описанным данным и сами по себе не гарантируют качество на других наборах. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

bekko-embedding-v1-a8m — компактная многоязычная модель плотных текстовых эмбеддингов от hotchpotch, построенная на энкодере mmBERT в стиле ModernBERT и реализованная как Sentence Transformer. По README, модель содержит 7,7 млн активных параметров, имеет 4 слоя и размер скрытого состояния 384; метаданные указывают 106 млн параметров. Модель преобразует текст в векторы размерностью 384, которые можно усекать до 256, 128 или 64 измерений благодаря Matryoshka-представлениям. Контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена прежде всего для многоязычного поиска по смыслу и извлечения релевантных текстов; также подходит для сравнения сходства предложений, переранжирования и поиска по длинным документам или коду. Автор заявляет поддержку более 100 языков и приводит результаты на мультиязычных бенчмарках, где качество поиска сопоставимо с более крупными моделями. Компактный размер и наличие артефактов ONNX и OpenVINO рассчитаны на быстрый запуск на CPU, в том числе на маломощных устройствах. Модель основана на hotchpotch/bekko-embedding-v1-a8m-pt. Доступна по лицензии MIT. Векторные представления сами по себе не генерируют ответы: для прикладного поиска обычно требуется отдельно организовать индексирование и поиск по эмбеддингам. Приведённые в README оценки относятся к указанным бенчмаркам и не гарантируют качество на конкретных данных.

Карточка модели godsyy/bge-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3, поэтому описание составлено по ней. BGE-M3 — многоязычная модель эмбеддингов для поиска, разработанная BAAI и основанная на архитектуре XLM-RoBERTa. Она создаёт плотные эмбеддинги, разреженные лексические представления и многовекторные представления текста для задач извлечения и сопоставления.

Карточка модели mykor/bge-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3, поэтому описание составлено по ней. BGE-M3 — многоязычная модель эмбеддингов для поиска, разработанная BAAI и основанная на архитектуре XLM-RoBERTa. Она создаёт плотные эмбеддинги, разреженные лексические представления и многовекторные представления текста для задач извлечения и сопоставления.

Карточка модели shen919/bge-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3, поэтому описание составлено по ней. BGE-M3 — многоязычная модель эмбеддингов для поиска, разработанная BAAI и основанная на архитектуре XLM-RoBERTa. Она создаёт плотные эмбеддинги, разреженные лексические представления и многовекторные представления текста для задач извлечения и сопоставления.

Карточка модели the-sk/bge-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3, поэтому описание составлено по ней. BGE-M3 — многоязычная модель эмбеддингов для поиска, разработанная BAAI и основанная на архитектуре XLM-RoBERTa. Она создаёт плотные эмбеддинги, разреженные лексические представления и многовекторные представления текста для задач извлечения и сопоставления.

Карточка модели daitavan/bge-m3-finetune на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3, поэтому описание составлено по ней. BGE-M3 — многоязычная модель эмбеддингов для поиска, разработанная BAAI и основанная на архитектуре XLM-RoBERTa. Она создаёт плотные эмбеддинги, разреженные лексические представления и многовекторные представления текста для задач извлечения и сопоставления.

vectoriseai/bge-small-en — англоязычная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), представленная в проекте FlagEmbedding. Она преобразует текст в плотные векторы размером 384 для поиска и сравнения по смыслу; в карточке указаны архитектура BERT и около 40 млн параметров. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и предназначена для английского языка. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных фрагментов для RAG, классификации и кластеризации текста. Для поиска длинных документов по короткому запросу README рекомендует добавлять к запросу инструкцию «Represent this sentence for searching relevant passages:»; к самим документам инструкцию добавлять не нужно. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors, а также формат ONNX; лицензия — MIT. Компактный размер упрощает развёртывание по сравнению с крупными вариантами BGE, сохраняя пригодность для типовых задач текстового поиска. Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные тексты следует обрабатывать частями. Метаданные классифицируют модель как sentence similarity, а каталог также указывает извлечение признаков.

Это порт модели DPR question encoder в формат Sentence Transformers, опубликованный под именем sentence-transformers. Модель на основе BERT преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; всего в ней 136,7 млн параметров, а максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов, семантического поиска и кластеризации текстов. Векторные представления можно использовать для поиска фрагментов, близких по смыслу к вопросу, в системах поиска и обработки коллекций документов. Репозиторий содержит варианты в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Это энкодер, а не генеративная модель: он возвращает векторные представления текста. README не сообщает о специальных ограничениях качества или доменной специализации.

HiImHa/fine-tuned-bge — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-m3, разработанная автором репозитория HiImHa. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерностью 1024 для поиска и сравнения текстов. Архитектура включает XLM-RoBERTa, CLS-пулинг и нормализацию векторов; сходство можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 8192 токена. Модель принимает и обрабатывает текст; поддерживаемые языки отдельно не перечислены, при этом базовая BGE-M3 является многоязычной. Модель обучалась на 3733 парах предложений с MultipleNegativesRankingLoss. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели AlisherAmirbek/fine-tuned-bge-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-m3-unsupervised, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-m3-unsupervised — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она обучена контрастивным методом на основе BAAI/bge-m3-retromae и предназначена для поиска по текстам и документам, включая сценарии RAG. Модель формирует плотные эмбеддинги, а также поддерживает разреженные представления с весами токенов и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель поддерживает более 100 языков и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; размерность плотного эмбеддинга — 1024. Её можно применять для многоязычного, межъязыкового и длиннодокументного поиска, а также для вычисления сходства текстовых пар. Для гибридного поиска её разреженные и плотные представления можно сочетать с BM25, а после извлечения результатов использовать отдельную модель reranker. По данным карточки, BGE-M3 может уступать моделям, специально обученным для поиска на одном языке. Для работы с разреженными представлениями поддержка библиотек ограничена. Лицензия — MIT.

Granite-Embedding-English-R2 — плотная двусторонняя модель эмбеддингов из семейства Granite Embeddings, разработанная командой Granite Embedding Team компании IBM. Модель на архитектуре ModernBERT содержит 149 млн параметров и преобразует текст в векторы размерности 768; максимальная длина контекста — 8192 токена. Для работы с моделью используются PyTorch и Sentence Transformers. Модель предназначена для поиска и извлечения информации: она кодирует запросы, passages и документы в векторы, которые можно сравнивать, например, по косинусному сходству. Подходит для семантического поиска, оценки сходства предложений и поиска по длинным документам, коду, таблицам и многоходовым диалогам. Обучение включало предобучение для задач поиска, контрастивное дообучение, дистилляцию и объединение моделей; разработчики сообщают о результатах на наборах BEIR, MTEB, CoIR, MLDR и других. Модель рассчитана на английский текст. Тексты длиннее 8192 токенов обрезаются. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

gte-modernbert-base — англоязычная модель для построения текстовых эмбеддингов, разработанная Tongyi Lab компании Alibaba. Она основана на encoder-only архитектуре ModernBERT и содержит 149 млн параметров; вектор представления имеет размерность 768, максимальная длина входа — 8192 токена. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов, сравнения предложений и подбора текстов по смыслу, в том числе как компонент систем RAG. В карточке приведены результаты оценок MTEB, BEIR, LoCo и COIR; они показывают эффективность на задачах поиска, включая поиск по длинным документам и коду. Доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors и ONNX; для интеграции описано использование Transformers, Sentence Transformers и Text Embeddings Inference. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она рассчитана прежде всего на английский язык, поэтому качество для других языков не подтверждено карточкой.

Voctree разработала эту модель Sentence Transformers дообучением microsoft/harrier-oss-v1-0.6b. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерностью 1024 для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Близость векторов оценивается косинусным сходством. Модель построена на архитектуре Qwen3: трансформер формирует токенные представления, затем применяется pooling по последнему токену и нормализация. Она принимает только текст и поддерживает последовательности длиной до 32 768 токенов. В обучающем наборе из 18 851 пары есть примеры на английском и корейском; базовая модель заявлена как мультиязычная, но полный перечень поддерживаемых языков не приведён. Веса доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.