I.1Поиск и навигация по информации

teven/bi_all_bs192_hardneg_finetuned_WebNLG2017 — модель на основе MPNet, разработанная teven и опубликованная в формате PyTorch для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она содержит 136,7 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 768 и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель обучена с использованием CosineSimilarityLoss на данных WebNLG2017. Её можно применять для семантического поиска, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. README предлагает использовать библиотеку Sentence Transformers. Лицензия и перечень поддерживаемых естественных языков в предоставленных данных не указаны.

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

Модель oguuzhansahin/bi-encoder-mnrl-dbmdz-bert-base-turkish-cased-margin_3.0-msmarco-tr-10k — турецкая sentence-transformers-модель на базе BERT, дообученная как bi-encoder для сопоставления запросов и текстов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и подходит для семантического поиска, ранжирования кандидатов по близости и кластеризации. Модель оценивали на 10 тысячах запросов из переведённого набора MSMARCO dev; в README приведены метрики поиска при разных настройках сходства. Число параметров — 137,8 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Основное применение — поиск релевантных документов по запросу на турецком языке. Модель выдаёт эмбеддинги, а для получения результатов поиска их нужно сравнивать с эмбеддингами документов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученная Sentence Transformer-модель от hoamai1509 на базе bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения семантической близости, поиска и группировки текстов. Архитектура использует RoBERTa с усреднением токенных представлений; сходство вычисляется косинусной мерой. Модель рассчитана на вьетнамский язык и обрабатывает последовательности длиной до 258 токенов по метаданным.

peter2000/bmz_topics10 — модель Sentence-Transformers на базе XLM-RoBERTa, разработчик которой не уточнён в карточке. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для кластеризации и семантического поиска. Модель также подходит для сравнения смысловой близости текстов и получения эмбеддингов; в метаданных указаны 305,2 млн параметров и контекст длиной 514 токенов. Модель обучалась с BatchHardTripletLoss. Она доступна в формате PyTorch и рассчитана на текстовый ввод с векторным выходом. Карточка не уточняет языки, на которых качество проверялось. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

consciousAI/cai-stellaris-text-embeddings — модель эмбеддингов на базе MPNet, представленная в формате PyTorch и совместимая с Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров, а её контекст ограничен 514 токенами. Обучение использовало MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Это подходит для получения векторов, пригодных для семантического поиска и группировки текстов; в README приведена ссылка на оценку в Sentence Embeddings Benchmark, но конкретные результаты не указаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

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.

claif-roberta-base — модель OpenMOSS-Team для построения эмбеддингов предложений и абзацев. Она основана на RoBERTa и выдаёт плотные векторы размерности 768; модель обучали с функцией потерь CosineSimilarityLoss и распространяют в формате PyTorch. Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Векторные представления можно использовать для поиска похожих фрагментов в коллекции документов или группировки текстов по смыслу. Доступна лицензия Apache-2.0. Контекст модели составляет 514 токенов. Карточка указывает английский язык; качество на других языках не подтверждено. Для использования через Transformers требуется применить корректную операцию pooling к контекстным представлениям токенов.

OpenMOSS-Team/claif-scaled-bert-base — англоязычная модель эмбеддингов на архитектуре BERT, опубликованная командой OpenMOSS. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучена с использованием CosineSimilarityLoss и доступна в формате PyTorch; её можно применять через Sentence-Transformers или Transformers с подходящим pooling. Модель подходит для англоязычных систем семантического поиска и группировки текстов. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

Colibri — компактная модель эмбеддингов для текстов на бразильском португальском языке, созданная tardellirs на основе google/embeddinggemma-300m. Это плотный энкодер семейства Gemma 3 Text, опубликованный как обычная SentenceTransformer-модель без адаптеров; после обрезки словаря и других этапов разработки в ней около 150,6 млн параметров. Модель формирует векторы размерности 768, поддерживает усечение до 512, 256 или 128 измерений, имеет варианты fp16 и ONNX и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов для RAG, ранжирования, сравнения сходства текстов, кластеризации и классификации. В README сообщается о результатах на бенчмарке MTEB-BR и об оценках скорости на CPU; это результаты авторских испытаний, а не гарантия производительности для любой инфраструктуры. Обучение включало дистилляцию с двух моделей Qwen, объединение чекпойнтов и слияние весов с обрезанной базой; среди учебных данных указаны веб-тексты и бразильские юридические, налоговые и финансовые корпуса. Лицензия указана как Gemma. Хотя модель рассчитана на португальский Бразилии и может применяться в разных областях, качество на других языках отдельно не подтверждено. Эмбеддинги сами по себе не генерируют ответы: для RAG требуется отдельная генеративная модель.

LazarusNLP/congen-indobert-base — модель эмбеддингов предложений на основе BERT, опубликованная LazarusNLP. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости и кластеризации текстов. Для работы используется библиотека Sentence Transformers; модель содержит 151,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель обучена с функцией потерь ConGenLoss. В карточке указан индонезийский язык. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TechWolf разработала модель Sentence Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Модель основана на MPNet и дообучена на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2; использует mean pooling, а сходство векторов рекомендуется оценивать косинусной мерой. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, поиска и обнаружения перефразировок. Векторы также подходят для кластеризации и классификации текстов. Максимальная длина входной последовательности — 514 токенов по метаданным модели. Это текстовая модель на 136,7 млн параметров, распространяемая в формате safetensors и использующая библиотеку Sentence Transformers. README не сообщает языковой охват и условия лицензии, поэтому их нельзя определить по доступным сведениям.

MassTool/contriever-base-msmarco-v1-ToolBenchG2 — модель Sentence-Transformers на базе архитектуры BERT, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт векторные представления; в README также описано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Данных о целевых языках и специализации на конкретной предметной области нет.

teven/cross_all_bs160_allneg_finetuned_WebNLG2020_correctness — модель на базе MPNet, дообученная для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 и подходит для семантического поиска и кластеризации. В метаданных указаны 136,7 млн параметров и контекст длиной 514 токенов; модель использует PyTorch и экосистему Sentence-Transformers. Модель предназначена для поиска текстов по смыслу и группировки семантически близких фрагментов. Карточка называет её дообученной на WebNLG 2020 для оценки корректности, однако подробности обучения и языковая поддержка не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

teven/cross_all_bs160_allneg_finetuned_WebNLG2020_data_coverage — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. Название указывает на дообучение для данных WebNLG 2020 с акцентом на покрытие данных, однако README не описывает подробности обучения или сравнительные результаты. Для использования доступны Sentence-Transformers и Transformers с подходящей операцией pooling. В репозитории представлены веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

teven/cross_all_bs320_vanilla_finetuned_WebNLG2020_data_coverage — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, дообученная для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает до 514 токенов контекста и распространяется в формате PyTorch. Модель рассчитана на поиск текстов по смыслу и группировку семантически близких фрагментов. Название указывает на дообучение на данных WebNLG2020 с целью охвата данных, но README не раскрывает подробности обучения или специализацию по отдельным областям. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, дообученная на данных WebNLG 2020 для оценки покрытия данных. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. В модели 136,7 млн параметров, она принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для поиска семантически близких текстов и группировки предложений или документов по смыслу. Для использования предусмотрены Sentence-Transformers и Transformers с соответствующей операцией pooling. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.

teven/cross_all-mpnet-base-v2_finetuned_WebNLG2020_relevance — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, дообученная для релевантности на WebNLG2020. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель подходит для поиска семантически близких текстов, оценки сходства и группировки предложений и абзацев. В README приведены способы использования через Sentence-Transformers или Transformers; при использовании Transformers поверх выходов трансформера требуется применить pooling. В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

crossencoder-camembert-large-mmarcoFR — кросс-энкодер для ранжирования франкоязычных текстов, разработанный Antoine Louis. Модель совместно обрабатывает запрос и каждый кандидатный фрагмент, учитывает взаимодействие между ними и выдаёт оценку релевантности от 0 до 1. Её используют как второй этап семантического поиска: сначала система, например BM25 или би-энкодер, извлекает кандидатов, затем модель переупорядочивает их по релевантности запросу. Модель основана на CamemBERT large и дообучена на французской части mMARCO — многоязычной версии MS MARCO. В метаданных указаны 435,4 млн параметров, библиотека Sentence Transformers и контекст длиной 514 токенов; в обучении использовались пары запрос–фрагмент длиной до 256 токенов и сложные негативные примеры. Модель предназначена для французского языка и выдаёт оценки ранжирования, а не готовые ответы. Лицензия — MIT. Поскольку модель оценивает пары отдельно, для большого числа кандидатов ранжирование может быть вычислительно затратным; качество зависит также от того, насколько подходящие фрагменты нашёл первый этап поиска.

CrossGemma-sts-300m — кросс-энкодер для оценки семантического сходства двух текстов, созданный на основе google/embeddinggemma-300m и дообученный dleemiller. Модель принимает пару текстов и выдаёт оценку сходства от 0 до 1: более высокое значение означает более близкий смысл. Модель предназначена для ранжирования и сравнения текстовых пар, оценки ответов языковых моделей и семантического поиска. Она содержит около 303 млн параметров, использует архитектуру Gemma 3 Text для классификации последовательностей и обрабатывает до 2048 токенов. В README указаны результаты на STS-Benchmark: корреляция Пирсона 0,9175 и Спирмена 0,9135. Обучение включало данные wiki-sim и sentence-transformers/stsb; оценка качества на других данных не приведена. Лицензия — Apache-2.0.

tubyneto/crowdedflowertunedbert — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, обученная преобразовывать предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Её можно использовать для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Обучение проводилось с ContrastiveLoss на основе косинусного расстояния. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. Доступна в формате PyTorch. README не указывает языки обучающих данных или лицензию, поэтому область языкового применения и условия использования по имеющимся сведениям определить нельзя.

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.

adalbertojunior/db-msm — модель sentence-transformers на архитектуре BERT, обученная преобразовывать предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения сходства предложений. Модель содержит 79,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт векторные представления; обучение проводилось с функцией CosineSimilarityLoss. Модель подходит для семантического поиска по коллекциям текстов, группировки похожих документов и оценки сходства формулировок. В карточке не указаны языки обучения или результаты оценки качества, поэтому применимость к конкретному языку и точность на целевых данных следует проверять отдельно. Формат весов — PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных метаданных и README.

Карточка модели j0h4nnes/decoy-ify_llama3.1_8B_v2 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.

kardosdrur/dfm-sentence-encoder-finetune-large-v1 — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, дообученная для кодирования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Её можно использовать для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений по смыслу. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Для получения эмбеддингов в Transformers требуется применить подходящий pooling к контекстным представлениям токенов; также модель поддерживает использование через библиотеку Sentence-Transformers. Контекст ограничен 512 токенами. Обучение проводилось с ContrastiveLoss и косинусной метрикой расстояния. В карточке не указаны целевые языки и лицензия, поэтому языковую специализацию и условия использования определить нельзя.

pierreinalco/distilbert-base-uncased-sts — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на наборе sentence-transformers/stsb на основе distilbert/distilbert-base-uncased. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для сравнения используется косинусное сходство. Архитектура состоит из DistilBERT и среднего пулинга токенов, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для оценки семантического сходства текстов, семантического поиска и поиска перефразировок. Полученные эмбеддинги также можно использовать для кластеризации и классификации текста. В README приведены оценки корреляции с человеческими оценками сходства на STS-dev и STS-test. Модель рассчитана на английский язык и текстовый ввод; на выходе выдаёт векторы эмбеддингов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

much1na/distil-cohere-l2-ckpt-bkp — англоязычная Sentence Transformer модель, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-6_H-512_A-8. Архитектура состоит из трансформера BERT с усредняющим pooling; модель содержит 40,8 млн параметров и преобразует текст в плотные векторы размерности 512. Максимальная длина последовательности — 512 токенов, сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель предназначена для поиска семантически близких предложений и абзацев. Её можно применять для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. README сообщает о дообучении на датасете parquet с 3 810 976 примерами, содержащими текст и векторные метки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Seznam.cz разработала Dist-MPNet-Paracrawl — компактную модель эмбеддингов на базе BERT, дистиллированную из sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 на параллельном чешско-английском корпусе CzEng. Модель предназначена для оценки семантического сходства предложений и может применяться для поиска похожих текстов, извлечения релевантных документов, кластеризации и классификации. Модель содержит 27,2 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт представления для сравнения предложений. Она рассчитана на чешский и английский языки. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, предусматривающая указание авторства, распространение производных работ на тех же условиях и ограничения на коммерческое использование.