I.12Рекомендации и персонализация

swardiantara/bert-tiny-sst5-k10-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128 для поиска и сравнения по косинусному сходству. Архитектура состоит из BERT с двумя слоями и mean pooling; модель содержит 4,4 млн параметров. Модель предназначена для извлечения текстовых признаков, семантического поиска и оценки сходства предложений. В README описан обучающий набор из 351 754 пар текстов с метками сходства; примеры относятся к англоязычным рецензиям на фильмы. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель принимает только текст и выдаёт векторы; она не предназначена для генерации ответов. Компактный размер подходит для сценариев с ограниченными вычислительными ресурсами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/bert-tiny-sst5-k5-adaptive-euclidean — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128, которые можно сравнивать по косинусному сходству. Модель предназначена для поиска по смыслу и извлечения признаков текста, например для подбора похожих фрагментов и семантического поиска. Архитектура включает компактный BERT с двумя слоями, mean pooling и контекстное окно до 512 токенов по метаданным; в README заявлен максимум 128 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Обучающие примеры состоят из пар англоязычных текстов с метками сходства; заявлен объём набора 179 524 примера. Размер модели — 4,4 млн параметров. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Nhat1904/best_64_shots — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, разработчик которой в карточке не назван. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. В README указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

himanshu23099/bge_embedding_finetune1 — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе BAAI/bge-small-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Модель использует архитектуру BERT с пуллингом CLS-токена и нормализацией векторов; сходство оценивается косинусной мерой. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для поиска похожих текстов и ранжирования кандидатов по семантической близости. В README приведены результаты оценки поиска по косинусному сходству: точность составляет 0,358 при k=1, 0,7092 при k=5 и 0,7993 при k=10. Модель ориентирована на английский язык и предназначена для работы с текстовыми данными; лицензия в предоставленных данных не указана.

seongil-dn/bge-m3-3800_steps_v2_24-144_mixed — модель Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная автором репозитория seongil-dn. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для поиска семантически близких текстов и сравнения их сходства. В README также заявлены поиск перефразировок, классификация текста и кластеризация как сценарии применения. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 8192 токенов, использует CLS-пулинг и нормализацию векторов; для оценки сходства рекомендована косинусная мера. Веса опубликованы в формате safetensors, использовать их можно через библиотеку Sentence Transformers. Языки и условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

unsloth/bge-small-en-v1.5-GGUF — это GGUF-версия модели bge-small-en-v1.5, предназначенной для получения векторных представлений англоязычных текстов. Она относится к классу sentence-transformers и задачам feature extraction и sentence similarity, поэтому подходит для семантического поиска, сопоставления похожих предложений, классификации, кластеризации и reranking. Разработчик базовой модели в предоставленных данных не указан; модель опубликована в репозитории unsloth. Модель ориентирована на английский язык. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров, размерности эмбеддингов, максимальной длине контекста и поддерживаемых модальностях в README не приведены. Формат GGUF предполагает использование конвертированной версии модели, однако конкретный вариант квантования также не указан. В README приведены результаты на бенчмарке MTEB: модель демонстрирует применимость к классификации, поиску, кластеризации, reranking и оценке семантического сходства; например, accuracy на AmazonPolarity составляет 92,75%, а cosine similarity Spearman на BIOSSES — 83,75%. Эти показатели характеризуют тестовые наборы и не гарантируют аналогичное качество на других данных. Сведения о лицензии и условиях использования отсутствуют.

teven/bi_all_bs320_vanilla_finetuned_WebNLG2020_relevance — модель эмбеддингов на архитектуре MPNet, созданная на базе Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для оценки семантической близости, поиска и кластеризации текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов. Модель дообучена с использованием CosineSimilarityLoss; название указывает на обучение для оценки релевантности на данных WebNLG2020. Подходит для семантического поиска и ранжирования текстовых фрагментов по сходству. Опубликована в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AronowLab разработала sentence-transformers-модель bond-embed-v1-fp16 для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Модель основана на BERT с 50,3 млн параметров; среднее объединение токенных представлений формирует эмбеддинг размерности 384. Максимальная длина входа — 1024 токена, для сравнения используется косинусное сходство. Модель обучена на 1 441 905 парах текстов с функцией CachedMultipleNegativesRankingLoss. Её можно применять для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. В карточке приведена оценка на owl_ontology_eval: cosine_accuracy@1 — 0,6303, @3 — 0,8148, @5 — 0,8775. Языки обучения и область применения в карточке не обозначены, поэтому нельзя считать показатели универсальными для других корпусов. Доступна в формате safetensors; сведения о лицензии не предоставлены.

BOOM_4B_v1 — модель текстовых эмбеддингов, разработанная командой ICT-TIME-and-Querit на основе Qwen3-4B. Она предназначена для получения векторных представлений текста в задачах поиска, сравнения смысловой близости, классификации, кластеризации и ранжирования. Модель объединяет несколько эмбеддинг-моделей, обученных на выборках данных разного состава, методом Multi-SLERP; для представления используется последний токен. В репозитории указаны 3,7 млрд параметров, контекст до 40 960 токенов и формат safetensors. Модель обучена на общих текстовых данных: в карточке перечислены наборы для поиска информации, ранжирования, классификации, кластеризации и семантического сходства. Среди практических сценариев — семантический поиск по документам, поиск ответов на вопросы и оценка близости текстов. README сообщает об обучении на английских и общих данных, но не подтверждает отдельную языковую специализацию. Карточка указывает лицензию Apache-2.0, допускающую использование и распространение при соблюдении её условий.

CAMeL_Base — модель семейства BERT от danfeg, созданная на базе Sentence Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Её можно применять для поиска семантически близких текстов, кластеризации и извлечения признаков; основная задача в метаданных — сравнение предложений. Архитектура содержит 136,3 млн параметров, использует формат safetensors и принимает контекст длиной до 512 токенов. Для получения векторов модель используют через библиотеку Sentence Transformers либо через Transformers с подходящей операцией pooling. В карточке не указаны целевые языки и специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cho-embedding-0.8b — мультимодальная модель для получения эмбеддингов, разработанная на архитектуре Qwen3.5-0.8B и дистиллированная из Qwen3-VL-Embedding-8B. В модели 853 млн параметров, размерность эмбеддингов — 1024 с поддержкой MRL-размеров 256 и 64; длина контекста составляет 4096 токенов. Она принимает текст, изображения и их мультимодальные сочетания, формируя векторные представления для поиска и сравнения. Модель обучена методом полного дообучения с дистилляцией по KL-дивергенции и контрастивной функции на 3,4 млн мультимодальных примеров. В README приведены результаты на 36 задачах MMEB-Image, включая классификацию, визуальные вопросы, поиск и grounding. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели AnkushRaut216/cl-finetuned-sentence-transformer-vectorstore 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.

Ductratra/cocondenser_v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре RoBERTa, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Её можно применять для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов; среди поддерживаемых каталогом задач также указано извлечение признаков. Модель содержит 468,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторные представления. Контекст ограничен 258 токенами. В README указано обучение с OnlineContrastiveLoss. Доступен формат PyTorch; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Thunder421/criterion-finetuned-bert — модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Архитектура MPNet использует mean pooling и нормализацию; модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их с помощью косинусного сходства. В метаданных указано 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов; карточка модели указывает максимальную длину последовательности 384 токена. Модель предназначена для семантического поиска и оценки сходства текстов, в том числе для поиска релевантных фрагментов и ранжирования кандидатов при retrieval. В README приведены результаты на наборе ats-val: Spearman по косинусному сходству 0,9258. Модель принимает и выдаёт текстовые представления; обучение проводилось на 6 790 парах предложений с оценками сходства. Языки обучающих примеров в карточке англоязычные, однако заявленная поддержка языков не указана. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

teven/cross_all_bs320_vanilla_finetuned_WebNLG2020_relevance — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сопоставления релевантности. Модель предназначена для векторного поиска и других задач, где нужно сравнивать смысл текстов; для работы подходят Sentence-Transformers и Transformers с соответствующей операцией pooling. Максимальная длина контекста составляет 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

yunyu/cross-encoder-stsb-deberta-v3-large — модель, опубликованная пользователем yunyu на Hugging Face. Это cross-encoder на архитектуре DeBERTa-v3-large, дообученный для оценки семантического сходства пар текстов на основе задачи STS-B. Модель принимает пару текстов и возвращает оценку их смысловой близости, поэтому подходит для классификации и ранжирования текстовых пар. Модель содержит около 533,8 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. В метаданных Hugging Face она обозначена как text-classification; используются Transformers и PyTorch. Основной сценарий — переранжирование результатов поиска, сопоставление пользовательского запроса с документами или описаниями, а также фильтрация и оценка семантического сходства в RAG-конвейерах. Как cross-encoder модель обрабатывает две последовательности совместно и обычно требует отдельного вычисления для каждой пары, что ограничивает производительность при массовом сравнении большого числа кандидатов. Контекст ограничен 512 токенами. Сведения о лицензии в доступных источниках не установлены.

tubyneto/crowdedflowertunedbertt — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она кодирует текст в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. В карточке указано обучение с ContrastiveLoss и косинусной метрикой расстояния. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

ivvvvvi/cv_embedder — модель Sentence Transformers на архитектуре Qwen3, дообученная разработчиком на базе Qwen/Qwen3-0.6B. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для поиска и сравнения текстов; близость оценивается косинусным сходством. В карточке указаны текстовые входы и длина последовательности до 1024 токенов; метаданные сообщают нативный контекст базовой модели в 40960 токенов, но README модели задаёт более короткий предел для её использования. Модель подходит для построения семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Обучение описано на 2890 парах предложений с оценками сходства; архитектура использует pooling по последнему токену. Метаданные указывают 507,9 млн параметров и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeCLUTR-base — модель для получения универсальных векторных представлений предложений, разработанная авторами работы «DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations». Она предназначена для сравнения смысловой близости текстов и других задач, где нужны эмбеддинги предложений. Модель построена на архитектуре RoBERTa и содержит 151,8 млн параметров. Она принимает текст и выдаёт векторные представления; в README показано использование SentenceTransformers для кодирования предложений и вычисления косинусной близости. Модель рассчитана на английский язык, её контекст составляет 514 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

kardosdrur/dfm-sentence-encoder-large-v1 — sentence-transformers модель на архитектуре BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 1024. Её можно применять для поиска семантически близких текстов, кластеризации и других сценариев сравнения текстов по смыслу. Модель содержит 453,9 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт векторные представления. При обучении использовалась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. В карточке нет сведений о целевых языках, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Для использования доступны PyTorch и библиотеки Sentence-Transformers или Hugging Face Transformers; при работе через Transformers необходимо применить соответствующую операцию pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

yoshinori-sano представляет модель эмбеддингов предложений на базе DistilRoBERTa, предназначенную для сравнения смысловой близости текстов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, которые подходят для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 95,2 млн параметров, работает с текстом и имеет контекст до 514 токенов. При обучении использована Matryoshka Loss с задачей Multiple Negatives Ranking Loss; модель обучалась представлять тексты в нескольких размерностях: 768, 512, 256, 128 и 64. Для работы доступны Sentence-Transformers и Transformers; веса хранятся в формате safetensors. В метаданных не указаны лицензия и поддерживаемые естественные языки.

YarKo69/e5-base-retrievers — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе intfloat/multilingual-e5-small. Она использует архитектуру BERT и преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 384; для сравнения предусмотрена косинусная близость. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Её можно применять, например, для построения векторного поиска по коллекции документов или сопоставления запросов с подходящими фрагментами. Карточка не содержит сведений о специальной отраслевой настройке или лицензии.

Карточка модели vectoriseai/e5-base-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/e5-base-v2, поэтому описание составлено по ней. E5-base-v2 — англоязычная модель эмбеддингов текста, разработанная Liang Wang, Nan Yang и соавторами. Она обучена методом контрастивного предобучения со слабой супервизией и основана на архитектуре BERT: 12 слоёв, размерность эмбеддинга 768, около 136,7 млн параметров. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления для сравнения предложений и поиска по смыслу. Модель подходит для семантического сходства, поиска документов и пассажей, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Для асимметричного поиска рекомендуется добавлять к запросам префикс «query: », а к документам — «passage: »; для сходства и других симметричных задач используется префикс «query: ». Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются; модель предназначена только для английского языка. Лицензия — MIT.

seongil-dn/e5-large-neg-v0-bs64-1000 — модель Sentence Transformer, дообученная разработчиком на базе intfloat/multilingual-e5-large. Она использует XLM-RoBERTa-large, среднее объединение токенных представлений и нормализацию, чтобы преобразовывать предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024. В README указана максимальная длина последовательности 512 токенов; метаданные указывают контекст 514 токенов. Векторы предназначены для сравнения косинусным сходством. Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и извлечения признаков для классификации текстов. Базовая модель многоязычная, поэтому модель рассчитана на работу с несколькими языками; конкретные языки в карточке не перечислены. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jangedoo/embeddinggemma-300m-ne-pruned — обрезанная версия модели эмбеддингов Google embeddinggemma-300m. Она преобразует текст в векторы для сравнения предложений и семантического поиска; использовать её можно через библиотеку Sentence Transformers. Модель построена на архитектуре Gemma 3 Text, содержит около 123,1 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Разработчик сократил словарь токенов с 262 144 до 28 195, что уменьшило общее число параметров примерно на 58% относительно базовой модели. На STS-B для непальского языка результаты близки к базовой модели, но на NanoClimateFEVER для непальского точность поиска первого совпадения заметно ниже. Модель предназначена для работы с текстом и выдаёт эмбеддинги; лицензия в предоставленных данных не указана.

ember-v1 — англоязычная модель эмбеддингов текста от llmrails, построенная на архитектуре BERT. Она обучена на большом корпусе пар текстов из разных областей с использованием методов из исследований RetroMAE и SetFit и предназначена для извлечения векторных представлений и сравнения сходства предложений. Модель содержит 433,9 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 1024 и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведён результат 63,54 в среднем по 56 задачам бенчмарка MTEB; это заявление разработчика. Модель распространяется под лицензией MIT.

FaLaBSE-v12-phase1-Quora — модель Sentence Transformer, дообученная codersan на базе многоязычной sentence-transformers/LaBSE. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, которые сравнивают косинусным сходством. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение проводилось на 109 673 парах anchor-positive с использованием MultipleNegativesRankingLoss. Базовая LaBSE поддерживает 109 языков; README приводит примеры обучающих пар на персидском языке, но не уточняет полный набор языков для этой версии. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, тогда как карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель использует архитектуру BERT и распространяется в формате safetensors; для работы указана библиотека sentence-transformers. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Это модель Sentence Transformer, созданная Sahith Kumar и дообученная на базе microsoft/mpnet-base. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения текстов по семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Для сравнения используется косинусное сходство; архитектура включает MPNet и усреднение токенных представлений. Максимальная длина входа — 512 токенов по README и 514 контекстных токенов по метаданным. Модель имеет 136,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors. В README описано дообучение на 800 примерах с anchor, positive и negative и приведена оценка cosine accuracy 1.0 на двух наборах TripletEvaluator; результаты относятся только к указанным тестам и не гарантируют качество на других данных. Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных источниках не указаны. Для использования требуются Sentence Transformers или совместимая инфраструктура эмбеддингов.

apostolosfilippas/finetuned-bge-base-en — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе BAAI/bge-base-en. Она кодирует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT-трансформер, объединение представлений токенов по CLS и нормализацию векторов; сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует библиотеку sentence-transformers и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты TripletEvaluator: точность по косинусному сходству 0,8173 на обучающем и 0,9394 на оценочном наборе bge-base-en; также описан небольшой набор для дообучения из 208 примеров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели KayaAI/finetuned_embedding_v3 на Hugging Face совпадает с карточкой XHY-DY/all-mpnet-base, поэтому описание составлено по ней. XHY-DY/all-mpnet-base — модель Sentence Transformers для кодирования предложений и коротких абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на MPNet и дообучена методом контрастивного обучения на наборе более чем из миллиарда пар предложений; исходная модель — microsoft/mpnet-base. В карточке указано применение для семантического поиска, измерения сходства предложений и кластеризации. По умолчанию текст длиннее 384 частей словаря обрезается. Модель принимает текст и возвращает векторное представление, пригодное для поиска и сравнения по смыслу. Она ориентирована на английский язык; заявленная библиотека — Sentence Transformers. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.