I.1Поиск и навигация по информации

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_efficient_batching_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_70 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_gist_checkpoint_epoch_1_step_10 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_gist_checkpoint_epoch_1_step_100 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_gist_checkpoint_epoch_1_step_130 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_infonce_checkpoint_epoch_1_step_140 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_one_source_infonce_checkpoint_epoch_1_step_150 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_160 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_170 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_190 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_210 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_50 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_gist_checkpoint_epoch_1_step_90 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.

Карточка модели JaehyeokLee/preliminary_random_infonce_checkpoint_epoch_1_step_50 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.

Карточка модели infgrad/Prism-Qwen3.5-Reranker-2B на Hugging Face совпадает с карточкой infgrad/Prism-Qwen3.5-Reranker-4B, поэтому описание составлено по ней. Prism-Qwen3.5-Reranker-4B — модель-реранкер от infgrad на основе архитектуры Qwen3.5, дообученная для поиска и RAG-сценариев. Она оценивает релевантность пары «запрос — документ» и может дополнительно выдать краткий вклад документа в ответ на запрос и самостоятельный фрагмент с релевантными свидетельствами. Для нерелевантных документов возвращает отрицательный результат без этих пояснений. Модель предназначена для переупорядочивания результатов поиска, в том числе в агентных системах, и обработки запросов в форме ключевых слов. Веса содержат 3,4 млрд параметров; архитектура плотная, контекстное окно по метаданным — 262 144 токена. Однако обучение ограничивало примеры 10 тысячами токенов, поэтому на более длинных входах качество может снижаться. Основные языки — английский и китайский; другие языки также поддерживаются, но обучающих данных для них меньше. Модель распространяется под лицензией MIT.

furiosa-ai/Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, опубликованная FuriosaAI вместе с пакетом Furiosa Executable Bundle для запуска на ускорителе RNGD через Furiosa-LLM. Модель основана на Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B и дообучена для получения плотных векторных представлений текста. Её размер — 507,6 млн параметров, архитектура — плотный трансформер Qwen3, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения релевантных документов и сопоставления сходства текстов. Поддерживает многоязычные сценарии и Matryoshka Representation Learning: размерность эмбеддингов можно уменьшать с помощью параметра dimensions. Принимает текст и возвращает векторы. Репозиторий предоставляет веса в safetensors и запуск через Furiosa-LLM; также README указывает совместимость с Sentence Transformers, vLLM и Transformers. Квантизация не применяется: указана точность BF16. Лицензия — Apache 2.0.

UFGCEMIGONA/Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная на Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024, нормализует их и предназначена для поиска по смыслу и извлечения релевантных текстов. Для сравнения векторов используется косинусное сходство; архитектура включает Qwen3Model и пулинг последнего токена. Модель принимает текст и поддерживает последовательности длиной до 32 768 токенов. В карточке приведена оценка на задаче ранжирования: NDCG@10 0,9211 на наборе qwen-reranking-eval. Данные обучения содержат пары текстов и оценки сходства; примеры включают португальский текст, но перечень поддерживаемых языков не заявлен. Лицензия в предоставленных данных не указана.

furiosa-ai/Qwen3-Embedding-4B — текстовая модель эмбеддингов из серии Qwen3-Embedding, опубликованная FuriosaAI в виде пакета для запуска на ускорителе FuriosaAI RNGD с библиотекой Furiosa-LLM. Она преобразует текст в плотные векторы для семантического поиска, извлечения релевантных документов и сравнения сходства текстов. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-Embedding-4B на плотной трансформерной архитектуре Qwen3; число параметров — 3,7 млрд, нативная длина контекста — 40 960 токенов. Модель поддерживает многоязычные сценарии и Matryoshka Representation Learning, позволяющий получать эмбеддинги уменьшенной размерности через параметр dimensions. Репозиторий содержит веса BF16 без квантизации и Furiosa Executable Bundle; для инференса также можно использовать Sentence Transformers, vLLM или Transformers, следуя карточке исходной модели. Лицензия — Apache 2.0.

LostGentoo/Qwen3-Embedding-8B-AWQ — квантованная версия модели Qwen3-Embedding-8B, разработанная LostGentoo на базе модели Qwen от Qwen. Это модель для построения векторных представлений текста и задач семантического сходства, поиска и retrieval-сценариев. Она поддерживает английский и китайский языки, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM с преобразованием в embedding- или pooling-режим и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель применяет 4-битное AWQ-квантование W4A16: 252 линейных слоя хранятся в формате INT4, а embed_tokens и RMSNorm — в BF16. Размер эмбеддинга составляет 4096, при этом базовая модель поддерживает Matryoshka Representation Learning с размерностями от 32 до 4096. В конфигурации sentence-transformers используются pooling по последнему токену и L2-нормализация. Размер модели на диске около 4,8 ГБ против примерно 15 ГБ у версии BF16, что снижает требования к памяти. По приведённым оценкам MTEB-lite, квантование сохраняет большую часть качества исходной модели: для STSBenchmark Spearman составляет 0,881 против 0,884 у BF16, а для SciFact nDCG@10 — 0,777 против 0,787; корреляция оценок AWQ и BF16 равна 0,996. Ограничения включают возможную небольшую потерю качества из-за квантования и необходимость корректной настройки pooling-режима при использовании через vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

richtext/Qwen3-Reranker-0.6B-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX модель на основе Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B. Это компактный реранкер семейства Qwen3 с плотной архитектурой на 507,6 млн параметров; он оценивает релевантность текстовых кандидатов запросу, чтобы сортировать результаты поиска. Для запуска в MLX в README указана библиотека mlx-lm версии 0.29.1. Модель подходит для переранжирования поисковой выдачи и отбора наиболее релевантных фрагментов для систем поиска и RAG. Метаданные указывают контекстное окно 40 960 токенов и лицензию Apache-2.0. Это конверсия исходной модели в формат MLX; README не описывает отдельного дообучения для этой публикации.

Qwen3-Reranker-4B — модель ранжирования текстовых пар из семейства Qwen3, разработанная авторами Qwen; репозиторий AIArchiveInfo/Qwen3-Reranker-4B является побайтной архивной копией оригинала. Модель присваивает оценку релевантности паре «запрос — документ» и предназначена для повторного упорядочивания результатов поиска и других задач текстового retrieval. Она основана на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным; README указывает длину 32K. Заявлена поддержка более 100 языков, включая языки программирования, и возможность задавать инструкцию под конкретную задачу. Модель подходит для многоязычного поиска по текстам и коду, а также для повышения релевантности выдачи после первичного поиска. Оценки модели являются сырыми разностями логитов; README рекомендует при необходимости преобразовывать их сигмоидой и отмечает пользу пользовательских инструкций. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Архивная копия не изменяет веса оригинала.

Qwen3-Reranker-4B — мультиязычная модель ранжирования текста из серии Qwen3 Embedding, разработанная командой Qwen. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и помогает переставлять найденные результаты так, чтобы наиболее подходящие оказались выше. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen3, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным; карточка указывает длину контекста 32 тыс. токенов. Модель рассчитана на улучшение поиска по текстам и коду, включая мультиязычный и межъязыковой поиск. Она поддерживает более 100 языков и позволяет задавать инструкцию для конкретного сценария; в качестве инструкции по умолчанию используется настройка для поиска фрагментов, отвечающих на веб-запрос. Результат представляет собой оценку релевантности, а не готовый ответ пользователю. Для запуска доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers; лицензия — Apache-2.0. Качество зависит от подобранной инструкции и набора кандидатов для переранжирования.

Voodisss/Qwen3-Reranker-4B-GGUF-llama_cpp — это GGUF-конверсия модели Qwen/Qwen3-Reranker-4B, предназначенная для запуска через llama.cpp. В README указано, что конверсия выполнена 9 марта 2025 года с помощью официального скрипта convert_hf_to_gguf.py; разработчик исходной модели отдельно не указан. Модель относится к классу reranker и оценивает релевантность документов поисковому запросу, поэтому подходит для семантического поиска, reranking результатов, retrieval-augmented generation и других задач ранжирования текста. Для работы следует использовать endpoint /v1/rerank, а не /v1/embeddings. Модель поддерживает классификацию релевантности через метки yes/no и содержит специальные настройки для reranking: pooling типа RANK, встроенный chat template и классификационные веса. Доступны варианты GGUF-квантизации от F16 размером 7,50 ГБ до Q2_K размером 1,55 ГБ; по приведённому тесту на MTEB AskUbuntuDupQuestions варианты от Q8_0 до Q3_K_M сохраняют качество в пределах примерно ±1% от F16, а Q4_K_M назван оптимальным компромиссом между размером и качеством. Q2_K заметно ухудшает результаты. Модель рассчитана на текстовые запросы и документы; другие модальности и поддерживаемые языки в README не указаны. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели lukasz597/r на Hugging Face совпадает с карточкой sdadas/mmlw-retrieval-e5-base, поэтому описание составлено по ней. MMLW-retrieval-e5-base — польскоязычный текстовый энкодер для информационного поиска, разработанный авторами проекта MMLW. Модель основана на XLM-RoBERTa и содержит 305,2 млн параметров; она преобразует запросы и фрагменты документов в векторы размерностью 768 для сравнения их релевантности. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель сначала обучали методом дистилляции на 60 млн польско-английских пар текстов, используя англоязычные FlagEmbeddings (BGE) как учителя, затем дообучили с контрастивной функцией потерь на польской обучающей части MS MARCO. Для кодирования запросов нужен префикс «query: », а для фрагментов документов — «passage: ». На польском бенчмарке PIRB модель показала NDCG@10 56,09. Подходит для семантического поиска и построения систем извлечения информации. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

RTriever-4B — плотная модель для извлечения текстовых эмбеддингов, разработанная на базе Qwen/Qwen3-Embedding-4B и дообученная для поиска, требующего многошаговых рассуждений и объединения взаимодополняющих свидетельств. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen3 и работает с текстом; её можно загружать через sentence-transformers или Transformers с ручным объединением токенов. Контекст составляет до 40 960 токенов по метаданным, а README указывает поддержку длинных входов до 32 тысяч токенов. Модель предназначена для семантического поиска по запросам и документам, в том числе для RAG, поиска научных материалов и агентных поисковых систем. Для запросов требуется инструкция: в sentence-transformers можно использовать prompt_name="query", тогда как документы кодируются без неё. Векторы нормализованы по L2, поэтому косинусное сходство можно считать скалярным произведением. Для специализированных областей полезно задавать собственный шаблон запроса; длинные документы рекомендуется ограничивать 4–8 тысячами токенов ради стоимости вычислений. Лицензия — MIT.

SauerkrautLM-EuroColBERT — многоязычная модель поиска по тексту от VAGOsolutions, построенная на EuroBERT-210m и архитектуре ColBERT с поздним взаимодействием токенов. Модель дообучена на 5,4 млрд английских токенов с дистилляцией знаний от моделей-реранкеров. Она создаёт многовекторные представления и сопоставляет запросы с документами с помощью MaxSim, что подходит для точного поиска и ранжирования кандидатов. Модель содержит 211,7 млн параметров, использует PyLate и принимает документы длиной до 8192 токенов; для запросов в README указано ограничение 256 токенов. Она ориентирована на семь европейских языков: немецкий, английский, испанский, французский, итальянский, нидерландский и португальский. Подходит для корпоративного поиска, поиска товаров, библиотечных каталогов, баз поддержки и научной литературы. Лицензия — Apache 2.0.

SearchQwen2.5-3B — компактная языковая модель Alibaba Cloud PAI для поиска с использованием инструментов. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct с плотной архитектурой Qwen2 и 3,1 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для многошагового поиска, просмотра веб-страниц и объединения найденных свидетельств в ответ. Она формирует структурированные вызовы инструментов search и browse, поэтому для работы нужен внешний поисковый и браузерный backend. В приведённых авторами оценках она превосходит базовую модель на тестах многошаговых вопросов и глубокого поиска. Модель ориентирована на английский язык согласно карточке, а README также описывает результаты на китайском наборе BrowseComp-ZH. Лицензия указана как other; конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

SearchQwen2.5-7B — компактная модель поискового агента, разработанная командой Alibaba Cloud PAI и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с использованием проверенных траекторий поиска из EasyDistill 2.0. Она предназначена для многошагового поиска, веб-навигации и объединения найденных свидетельств в ответ. Модель поддерживает диалоговый режим и структурированные вызовы инструментов search и browse; для работы требуется внешний сервер поиска и просмотра веб-страниц. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит около 7,1 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, файлы весов представлены в формате safetensors, для запуска используется Transformers. В тестах из карточки она показала более высокие результаты, чем базовая Qwen2.5-7B-Instruct, на наборах многошаговых вопросов и глубокого поиска. Указанная лицензия — Apache-2.0.

semantic-lite — компактная многоязычная модель эмбеддингов, созданная разработчиком репозитория ukung на основе Qwen3-0.6B. Это плотная модель семейства Qwen3 с 6 слоями после сокращения исходных 28; метаданные указывают 231,1 млн параметров, а README — около 250 млн. Она преобразует текст в векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения сходства, межъязыкового поиска, кластеризации, поиска дубликатов и парафраз, а также подготовки контекста для RAG и рекомендаций. Модель рассчитана на работу через sentence-transformers; в метаданных указан контекст до 40 960 токенов, тогда как README приводит максимум 8 192 токена. По карточке, модель наследует широкое языковое покрытие Qwen3; метаданные явно перечисляют английский, индонезийский, французский, испанский, немецкий, португальский, итальянский, нидерландский, японский, китайский, корейский, арабский, русский, вьетнамский, тайский, турецкий, польский, украинский, шведский, персидский, иврит и хинди. README сообщает о хорошем сходстве представлений в тесте на 22 языках и результатах выше all-MiniLM-L6-v2 на небольшом внутреннем индонезийском наборе. Лицензия — Apache-2.0. Нулевая классификация не поддерживается; короткие абстрактные запросы могут требовать асимметричных префиксов query:/passage:, а опубликованная оценка ограничена небольшим внутренним корпусом.

SimLM — англоязычная плотная модель для поиска пассажей, разработанная авторами метода Similarity Matching with Language Model Pre-training. Она использует архитектуру BERT с узким представлением, которое сжимает текст пассажа в плотный вектор. В карточке указана версия, дообученная на MS MARCO. Модель предназначена для извлечения эмбеддингов текста и построения систем семантического поиска и ранжирования пассажей, в том числе для поиска по неразмеченным корпусам. Параметры можно применять как векторные представления документов или запросов в поисковом конвейере. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты экспериментов на MS MARCO и TREC Deep Learning, однако конкретные значения результатов данной версии в доступном фрагменте таблицы не видны. Модель распространяется под лицензией MIT.

Snowflake Arctic Embed L — модель эмбеддингов текста от Snowflake для высококачественного семантического поиска и извлечения информации. Она построена на архитектуре BERT; в репозитории указаны веса Safetensors и формат ONNX. Модель содержит около 433,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для создания векторных представлений запросов и документов, чтобы находить релевантные материалы по смыслу, в том числе в системах поиска и retrieval-augmented generation (RAG). В README заявлены результаты на бенчмарках MTEB/BEIR и показатели извлечения, сопоставимые с крупными коммерческими эмбеддинг-моделями. Карточка описывает обучение семейства на основе открытых моделей представления текста и многоэтапную оптимизацию для retrieval; точная базовая модель именно этой версии не указана. Модель работает с текстом и возвращает эмбеддинги; контекст ограничен 512 токенами. Указана лицензия Apache-2.0. README сообщает о выпуске более новых многоязычных версий семейства, поэтому для новых многоязычных сценариев может подойти более поздняя версия; поддерживаемые языки этой модели в предоставленных данных не перечислены.