I.12Рекомендации и персонализация

qinxianliu/FAB-Ramy-v1 — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Векторное представление получается усреднением токенов с последующей нормализацией; для сравнения используется косинусное сходство. Модель содержит 136,7 млн параметров, работает с последовательностями до 514 токенов по метаданным Hugging Face; в карточке README указан предел 384 токена. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

kimquynh/finetuned_sbert — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-base-en-v1.5, разработанная автором репозитория kimquynh. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные текстовые векторы размерности 768 для семантического поиска, извлечения документов и сравнения сходства. Архитектура состоит из BERT, объединения представлений по CLS-токену и нормализации векторов; сходство оценивается косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель обучалась на парах предложений с оценками сходства; в README приведены результаты оценки на наборе resume-job-valid и данные о 9 398 обучающих примерах. Она подходит для поиска и ранжирования текстов по смыслу, в том числе для подбора резюме к вакансиям и извлечения контекста для RAG. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

kimquynh/finetuned_sbert_6 — англоязычная Sentence Transformer, дообученная автором на базе BAAI/bge-base-en-v1.5 для поиска и сравнения текстов. Архитектура включает BERT, пулинг CLS и нормализацию эмбеддингов; модель содержит 136,7 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Максимальная длина последовательности — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных текстов и сравнения предложений. В карточке приведены результаты оценки сходства и бинарной классификации на данных о резюме и вакансиях; обучающий набор содержит 6241 пару предложений. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Sentence Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

bchan007/fnctech — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, разработанная и опубликованная пользователем bchan007. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует формат PyTorch и рассчитана на входной контекст до 514 токенов. Модель подходит для поиска похожих предложений и документов, группировки текстов по смыслу и построения систем поиска по эмбеддингам. Она принимает текст и выдаёт векторы; метаданные также указывают поддержку извлечения признаков и вычисления сходства предложений. Языки, для которых она предназначена, не установлены по доступным сведениям. Лицензия в предоставленных данных не указана.

futuredatascience/from-classifier-v0 — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная Futuredatascience. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для вычисления семантического сходства, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и возвращает векторные представления; максимальная длина контекста — 514 токенов. Для обучения использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss. Модель опубликована в формате PyTorch; метаданные не содержат сведений о лицензии или языковой специализации.

Это Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, дообученный для сопоставления смысла предложений и абзацев. Модель преобразует текст в нормализованные плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. В метаданных указано 658,7 млн параметров, а максимальная длина последовательности в README составляет 1024 токена. Модель предназначена для семантического поиска, оценки текстового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. Она принимает текст и выдаёт векторные представления. README сообщает о 105 064 обучающих примерах с парами и отрицательными примерами, но не указывает их языки, поэтому языковую поддержку определить нельзя. Карточка не называет исходную модель, лицензию или конкретные ограничения качества; происхождение дообучения следует из описания обучения Sentence Transformer и архитектуры XLM-RoBERTa. Для использования доступны веса в формате safetensors; библиотека — Sentence Transformers.

Jaume/gemma-2b-embeddings — модель Sentence Transformer на архитектуре Gemma, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторные представления размерностью 2048. В репозитории указано 2,5 млрд параметров; модель использует усреднение токенных представлений и поддерживает последовательности длиной до 8192 токенов. Векторы можно сравнивать по косинусному сходству. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Она принимает текст и возвращает эмбеддинги; в метаданных также указана задача sentence similarity. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Watwat100/gpu2 — модель на базе MPNet, представленная в формате PyTorch и оформленная как модель Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. В карточке указано, что модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Её можно применять для поиска похожих фраз, группировки текстов и построения векторного поиска. Данные о специализации по языкам и лицензии в предоставленных сведениях отсутствуют.

Карточка модели joaorobson/harrier-oss-v1-27b на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/harrier-oss-v1-27b, поэтому описание составлено по ней. 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.

Folma/IndoBERT-Retail-Search-Model — модель Sentence Transformers, созданная разработчиком Folma путём дообучения indobenchmark/indobert-base-p2. Она преобразует текстовые запросы и описания товаров в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска и сопоставления предложений по косинусному сходству. Модель обучалась на парах запросов и товаров из розничного каталога; README приводит примеры на индонезийском языке и результаты оценки поиска по набору retail-production-eval. Архитектура состоит из BERT и усредняющего pooling-слоя. Максимальная длина последовательности в README — 128 токенов; метаданные указывают нативный контекст до 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы для семантического поиска, ранжирования кандидатов и извлечения похожих товаров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bachngo/intf-e5-small-5t — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучалась с MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством; она подходит для поиска близких по смыслу фрагментов и группировки текстовых данных. Контекст ограничен 512 токенами, размер модели составляет 124,3 млн параметров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

IoannisKat1 выпустил эту модель Sentence Transformers как дообученную версию intfloat/multilingual-e5-large. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 на основе XLM-RoBERTa-large; в архитектуру входят усреднение токенов и нормализация векторов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации. Для поиска и сравнения можно вычислять косинусное сходство; благодаря Matryoshka-обучению предусмотрено усечение векторов до меньших размерностей с соответствующими компромиссами точности.

jina-embeddings-v5-omni-small — мультимодальная embedding-модель Jina AI на архитектуре Jina Embeddings V5 Omni. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и отображает их в общее векторное пространство, согласованное с jinaai/jina-embeddings-v5-text-small. Модель содержит около 1,74 млрд параметров, формирует эмбеддинги размерности 1024 и поддерживает задачи поиска, классификации, кластеризации и сопоставления текстов. Базовый репозиторий включает адаптеры для этих четырёх задач. Модель подходит для мультимодального семантического поиска и RAG, классификации по сходству эмбеддингов, группировки похожих материалов, поиска дубликатов и сравнения текстов. Видео представляется кадрами; звуковая дорожка видео автоматически не обрабатывается, поэтому аудио нужно передавать отдельно. Можно загружать только нужные модальные компоненты и сокращать размерность эмбеддингов с нормализацией. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Для работы требуются совместимые версии Transformers и PyTorch; README также описывает использование через Sentence Transformers и vLLM.

KaLM-embedding-multilingual-mini-instruct-v2 — компактная мультиязычная модель для получения текстовых эмбеддингов, разработанная HIT-TMG и дообученная на базе Qwen/Qwen2-0.5B. Она использует двунаправленное внимание и многоэтапное обучение с предварительной и контролируемой настройкой на наборах данных для разных задач представления текста. Размер модели — около 0,5 млрд параметров, размерность эмбеддинга — 896, поддерживаются варианты размерности 512, 256, 128 и 64. README указывает максимум 32 тыс. токенов на вход, а метаданные — нативный контекст 131 072 токена. Модель предназначена для поиска и сопоставления текстов, семантического сходства, классификации и кластеризации; для асимметричных задач и симметричного сравнения предусмотрены инструкции к запросам и текстовым фрагментам. В карточке и метаданных отмечены английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Метрики качества для конкретных языков и сценариев в предоставленных данных не приведены.

waris-gill/langcache-embed-v2 — модель Sentence Transformers, дообученная автором на триплетном наборе данных от базовой модели redis/langcache-embed-v1. Она использует архитектуру ModernBERT с 149 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения текстов по косинусному сходству. Максимальная длина последовательности составляет 8192 токена. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Её можно применять для поиска похожих запросов и семантического кэширования. Обучение описано как дообучение на триплетах; репозиторий использует Sentence Transformers и формат Safetensors. Язык лицензии в предоставленных данных не указан, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

LCO-Embedding-Omni-7B — мультимодальная модель эмбеддингов семейства LCO-Embedding, разработанная авторами работы «Scaling Language-Centric Omnimodal Representation Learning». Она использует компонент thinker архитектуры Qwen2.5 Omni без talker и предназначена для представления текста, изображений, аудио и видео в виде векторов для поиска и сравнения. Модель работает через Sentence Transformers или Transformers; README отмечает высокие результаты на бенчмарках мультимодального поиска, включая MIEB, и поддержку аудио и видео. Модель подходит для поиска по текстам, изображениям, аудиозаписям, видео и смешанным мультимодальным документам. В README заявлена оценка на задаче поиска визуальных документов на языках Юго-Восточной Азии, однако полный список поддерживаемых языков не приведён. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Метаданные указывают библиотеку Sentence Transformers и задачи извлечения признаков и сравнения предложений.

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp — текстовый энкодер на основе decoder-only LLM Meta Llama 3 Instruct с 8 млрд параметров, разработанный исследовательской группой McGill-NLP. Модель создана по методике LLM2Vec, которая преобразует авторегрессионные языковые модели в двунаправленные энкодеры: включает двунаправленное внимание и обучение с маскированием следующего токена (MNTP). Репозиторий проекта и описание метода опубликованы McGill-NLP. Модель предназначена для получения векторных представлений текстов и их семантического сравнения. Основные сценарии включают поиск и извлечение релевантных документов, reranking, классификацию, кластеризацию, оценку семантического сходства и задачи text embedding. Запросы можно кодировать с инструкциями, а для документов инструкции не требуются; сходство представлений можно вычислять, например, по косинусной близости. В README явно указан английский язык. В примере используется усредняющее pooling и максимальная длина 512 токенов. Сильной стороной модели является адаптация мощной инструкционной LLM к задачам универсального текстового кодирования без перехода на отдельную encoder-архитектуру; методика также допускает дальнейшее fine-tuning. Ограничения связаны с указанной языковой специализацией на английском, зависимостью от custom code и PEFT-компонентов при загрузке, а также с вычислительными требованиями модели размером 8B. README не приводит подробных результатов бенчмарков или полного описания поддерживаемого контекста. Лицензия модели — MIT.

TingChenChang/make-multilingual-en-zh-tw-20220825062338 — модель на базе XLM-RoBERTa, обученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для сравнения смысловой близости текстов, семантического поиска и кластеризации; в README указана возможность использования через Sentence-Transformers или Hugging Face Transformers с соответствующей операцией pooling. Модель содержит 305,2 млн параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 514 токенов. Название и карточка указывают на мультиязычную направленность, включая английский и традиционный китайский.

eewwann/me5-ruhnp — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе intfloat/multilingual-e5-large для представления предложений и абзацев в виде плотных текстовых эмбеддингов. В основе лежит XLM-RoBERTa; модель формирует векторы размерности 1024, применяет mean pooling и нормализацию, а сходство текстов можно оценивать косинусной мерой. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. README приводит оценку cosine accuracy 0,993 на TripletEvaluator для набора vk_e5, а также описывает обучение на наборе из 100 000 примеров. Поддерживает многоязычные текстовые входы; максимальная длина последовательности — 512 токенов (514 токенов в метаданных). Это производная модель с весами в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие модели эмбеддингов, она выдаёт векторы, а не готовые ответы; качество зависит от языка, домена и соответствия запроса обучающим данным.

yjoonjang/MIMO-mmBERT-base — многоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе jhu-clsp/mmBERT-base для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она использует энкодер ModernBERT с усредняющим пулингом токенов и создаёт плотные эмбеддинги размерности 768, которые можно сравнивать по косинусному сходству. По карточке модели, максимальная длина последовательности составляет 256 токенов; метаданные указывают контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. В README приведены оценки поиска на NanoMIRACL для арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, японского, русского и китайского языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MIMO-xlm-roberta-large — мультиязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором yjoonjang на FacebookAI/xlm-roberta-large. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; сходство оценивается косинусной мерой. Архитектура включает XLM-RoBERTa large и mean pooling. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных — контекст 514 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. В README приведены результаты тестирования поиска на NanoMIRACL для десяти языков, включая русский. Метаданные указывают размер модели 658,7 млн параметров и формат Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SyzygyResearch/miniac-embed — модель Sentence Transformer на архитектуре BERT, разработчик — SyzygyResearch. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текста и кластеризации. Для сравнения текстов используется косинусное сходство; максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель рассчитана на получение текстовых эмбеддингов и может применяться для поиска похожих фрагментов, группировки текстов и подготовки признаков для классификаторов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, для работы подходит библиотека sentence-transformers. В карточке не приведены языки обучения или результаты оценки качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Карточка модели rethem-expeditecommerce/MiniLM-L6-GPL на Hugging Face совпадает с карточкой valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction, поэтому описание составлено по ней. valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction — англоязычная модель для получения векторных представлений предложений и коротких абзацев. Это Sentence-Transformers-модель на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров, создающая плотные эмбеддинги размерности 384. В README описано дообучение контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений на основе nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased; метаданные указывают формат PyTorch и контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Эмбеддинги можно использовать для ранжирования кандидатов по близости векторных представлений, в том числе при извлечении ключевых слов из текста. По умолчанию тексты длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. README не приводит отдельную лицензию, а метаданные обозначают её как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория. Модель обучалась преимущественно на англоязычных данных; качество для других языков не подтверждено.

Muzian/minimind-embedding-moe — компактная модель для получения текстовых эмбеддингов, разработанная на базе MiniMind-3-MoE. Это причинный декодер с четырьмя экспертами и маршрутизацией top-1: всего 198 млн параметров, из которых для каждого токена активны около 64 млн. Обучение использует рецепт Qwen3-Embedding: pooling по последнему токену, контрастивную функцию InfoNCE с маскированием ложных негативов и MRL для получения эмбеддингов разной размерности. Модель предназначена для сравнения семантической близости текстов и поиска по смыслу; заявленный контекст — 32 768 токенов. В README приведены результаты на китайском бенчмарке C-MTEB STS, где MoE-версия уступает плотной MiniMind-Embedding на 0,056 в среднем. Метаданные указывают китайский и английский языки. Модель опубликована в формате safetensors, для использования предлагается библиотека Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122220725-latest 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 avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122220746-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 avsolatorio/MixEmbedFinetune-base-20240122234122-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.

Это дообученная модель Sentence Transformers на базе endre01/e5-small-v2_st, разработанная для преобразования предложений и абзацев в плотные текстовые эмбеддинги размерностью 384. В основе архитектуры — BERT с усреднением токеновых представлений; модель вычисляет сходство по косинусной мере и поддерживает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Эмбеддинги можно применять для сопоставления запросов с документами и группировки похожих фрагментов. В карточке не указаны специальные предметные ограничения или языковой охват. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Это модель Sentence Transformers на базе BERT, дообученная автором Stergios-Konstantinidis от sucharush/e5_stem_finetuned. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, нормализованные для сравнения косинусным сходством. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и получения признаков для классификации. Максимальная длина входа — 512 токенов. В карточке указано обучение на 113 450 примерах; модель использует mean pooling и нормализацию выходных векторов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Vedant367/models_anamoly на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.