I.1Поиск и навигация по информации

legalvn/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-168500 — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Архитектура включает трансформер BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 124,3 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384. Для сравнения текстов используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. В карточке показаны обучающие примеры на вьетнамском языке, в том числе запросы и фрагменты нормативных документов; контекстная длина в метаданных составляет 512 токенов, а README указывает ограничение последовательности 128 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Wissam42/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2-retuned-fr — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений по смыслу. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss; метаданные подтверждают поддержку эмбеддингов и задачи sentence-similarity. Модель может применяться в семантическом поиске и группировке текстов; также её векторы подходят для измерения сходства. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведений о лицензии и конкретной специализации на французском в предоставленных данных нет.

Это модель Sentence Transformers на базе RoBERTa, дообученная автором репозитория dfsandovalp01 на модели somosnlp-hackathon-2022/paraphrase-spanish-distilroberta. Она преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размерности 768 для сравнения семантической близости, поиска похожих текстов, выявления перефразирований, кластеризации и классификации. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов и сравнение по косинусному сходству; метаданные указывают контекст модели до 514 токенов. Модель предназначена для работы с испанскими и английскими текстами, как и её базовая модель. Её можно применять для семантического поиска по коллекциям, группировки похожих предложений и подготовки признаков для классификаторов. В репозитории указаны 44 147 обучающих примеров и функция потерь SoftmaxLoss. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

PatentSBERTa — модель эмбеддингов предложений и абзацев, опубликованная AI: Growth-Lab при Aalborg University Business School. Она основана на архитектуре MPNet и преобразует текст в плотные векторы размерности 768; заявленные сценарии применения включают семантический поиск и кластеризацию. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает контекст длиной до 514 токенов. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и предназначена для представления текстов в общем векторном пространстве, чтобы сравнивать их семантическую близость. Доступна в формате PyTorch; для использования автор README рекомендует библиотеку Sentence-Transformers либо Transformers с соответствующей операцией pooling. Сведения о лицензии, целевом языке и специализированных патентных возможностях в предоставленных данных отсутствуют.

PatriLaRS — модель Sentence Transformers, дообученная TdelaSelle на базе bowphs/LaBerta. Она использует архитектуру RoBERTa с усреднением токенных представлений и создаёт плотные текстовые эмбеддинги размерности 768; для сравнения предложений применяется косинусное сходство. Метаданные указывают 153,2 млн параметров и контекст до 514 токенов, тогда как карточка модели ограничивает длину последовательности 256 токенами. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, семантического поиска, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Обучалась на наборе из 78 988 примеров с положительными и отрицательными парами; README приводит результаты оценки для информационного поиска. Базовая LaBerta — одноязычная модель для текстов классической филологии, поэтому область её языкового применения ограничена этим контекстом. В репозитории указана лицензия, допускающая применение в рамках условий базовой модели, без отдельного уточнения условий в предоставленных данных.

PEG (Progressively Learned Textual Embedding) — модель текстовых эмбеддингов для поиска и сопоставления предложений, представленная разработчиками карточки. Она обучалась с прогрессивной настройкой вклада примеров в функцию потерь с учётом сложности негативных примеров, чтобы повысить устойчивость текстового поиска. Для обучения использована коллекция более чем из 110 миллионов примеров из разных областей, включая общие знания, финансы, туризм и медицину. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 424,3 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов; карточка указывает китайский язык. Она подходит для извлечения эмбеддингов предложений и оценки их сходства. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Pelago Sentence Transformer v1 — модель для получения векторных представлений предложений и абзацев, опубликованная пользователем amanpelago. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерности 384, пригодные для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства. Модель основана на BERT и содержит 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступен формат PyTorch, использовать модель можно через библиотеку Sentence-Transformers. При обучении применялась Triplet Loss с евклидовой метрикой расстояния и отступом 5. Это делает модель подходящей для сценариев, где нужно находить близкие по смыслу тексты или группировать их по содержанию. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия, поэтому нельзя подтвердить языковой охват или условия распространения и коммерческого использования.

pentest-orca-mw01 — компактная модель эмбеддингов предложений на базе BertModel, опубликованная jasonecktest01. Это шестислойный BERT с размером скрытого представления 256 и четырьмя головами внимания; модель дообучена на стандартных корпусах для вывода по текстовым парам и формирует эмбеддинги размерности 256. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения релевантных фрагментов для RAG и классификации на основе представлений текста. Её можно использовать для кодирования предложений и сравнения их семантической близости. Репозиторий содержит веса PyTorch и использует библиотеку sentence-transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Tskunz/pg-simcse-bert — модель Sentence Transformer на архитектуре BERT, обученная для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 768. Она подходит для оценки семантического сходства по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Модель использует усреднение токенных представлений, поддерживает последовательности длиной до 512 токенов и распространяется в формате safetensors; размер составляет 136,7 млн параметров. Модель принимает текст и выдаёт векторные эмбеддинги, которые можно индексировать для поиска или сравнивать между собой. В карточке указано обучение на наборе из 1 668 пар предложений, но происхождение базовых весов и лицензия не приведены, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

dbourget/philai-bge-2et-f5 — модель на базе BERT, опубликованная dbourget и предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Она подходит для семантического поиска и кластеризации текстов; в каталоге также отмечена задача извлечения признаков. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Для запуска предусмотрена интеграция с библиотекой Sentence-Transformers; при использовании Transformers необходимо применить подходящую операцию пулинга к контекстным представлениям токенов. Объём модели — около 433,9 млн параметров. Лицензия и сведения о конкретных языках в предоставленных данных отсутствуют.

iambestfeed/phobert_retrieval — модель на базе RoBERTa, опубликованная в формате Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. В репозитории указано 162,4 млн параметров; модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Контекст ограничен 258 токенами. Модель подходит для поиска текстов по смыслу и группировки похожих предложений или абзацев. Карточка не сообщает сведения о лицензии и не приводит результаты оценки, поэтому качество на конкретных данных следует проверять отдельно.

Это многоязычная модель эмбеддингов Sentence Transformer, созданная дообучением CodeFuse AI модели codefuse-ai/F2LLM-v2-0.6B на наборе данных json. Она предназначена для семантического поиска и сравнения текстов: преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024, которые можно сопоставлять по косинусному сходству. Также подходит для поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Модель использует архитектуру Qwen3 с извлечением признаков, pooling по последнему токену и нормализацией векторов. В README указана максимальная длина последовательности 512 токенов; метаданные сообщают о нативном контексте базовой архитектуры до 40960 токенов. Это текстовая модель с многоязычной поддержкой, распространяемая по лицензии Apache-2.0. В README приведены высокие метрики поиска на наборе eval_pipe, однако обучающий набор содержит всего 160 примеров, поэтому эти результаты не гарантируют качество на других данных. Для корректной работы с задачами поиска README приводит отдельный шаблон запроса с инструкцией; максимальная длина последовательности ограничивает размер обрабатываемого текста.

PolDense-400M — польская модель эмбеддингов от OPI-PIB, предназначенная для плотного поиска и семантического сопоставления текстов. Она построена на энкодере ettin-encoders с архитектурой ModernBERT и содержит около 394,7 млн параметров. Модель формирует векторные представления текстов и рассчитана прежде всего на польскоязычные сценарии поиска, извлечения сведений и RAG; контекст — до 7 999 токенов. Модель обучали в три этапа: адаптация англоязычных энкодеров к польскому языку с помощью дистилляции, дополнительная дистилляция на польских текстах и контрастивная настройка для задач поиска. В README заявлено, что на бенчмарке PIRB из 41 задачи поиска модель показывает результаты на уровне крупных многоязычных моделей. Для поиска запрос следует предварять префиксом «[query]: », а для симметричного сравнения текстов — «[sts]: ». Модель подходит для построения поисковых систем и RAG по польским документам, а также для оценки семантической близости польских текстов. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия указана как Gemma. README описывает также обучение на польско-английских парах и дистилляцию от многоязычного учителя, но позиционирует семейство как ориентированное на польский язык.

radlab/polish-cross-encoder — модель перекрёстного ранжирования польскоязычных текстов, опубликованная пользователем или организацией radlab. Она предназначена для оценки релевантности пары текстов и сортировки кандидатов по соответствию запросу; метаданные также указывают поддержку классификации текста. Модель построена на архитектуре RoBERTa с классификационной головой RobertaForSequenceClassification и содержит около 533,7 млн параметров. Для работы с ней указана библиотека sentence-transformers; контекст — до 514 токенов. Модель ориентирована на польский язык и обучена с использованием radlab/polish-sts-dataset. Её можно применять для поиска и ранжирования польских документов, например как этап reranking в поисковой системе. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Лицензия — CC BY-SA 4.0; README содержит лишь заголовок и пример использования, поэтому подробностей о методике обучения и оценке качества в нём нет.

Карточка модели srsawant34/ProTopic на Hugging Face совпадает с карточкой harsh-wk/long-seq-paraphrase-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. harsh-wk/long-seq-paraphrase-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Она подходит для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. По метаданным, модель основана на архитектуре BERT, содержит 25,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель обучена Sentence Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. В репозитории доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. README описывает семантический поиск и кластеризацию как основные сценарии; язык текстов, поддерживаемых моделью, в предоставленных данных не установлен.

ptbr-similarity-e5-small — модель эмбеддингов предложений, дообученная автором jmbrito на базе intfloat/multilingual-e5-small с использованием набора ASSIN2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель построена на архитектуре BERT и использует библиотеку Sentence Transformers; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Модель ориентирована прежде всего на португальский язык, а также поддерживает английский. На тестовой части ASSIN2 автор получил корреляцию Спирмена и Пирсона 0,79934. Доступна по лицензии MIT. Оценка проводилась на ASSIN2, поэтому результаты на других языках и типах текстов могут отличаться; контекст ограничен 512 токенами.

AlexWortega/qwen23k — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком AlexWortega на Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct для получения эмбеддингов текста. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 896; для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. В метаданных указаны архитектура Qwen2, 494 млн параметров и контекст до 32 768 токенов; карточка задаёт максимальную длину последовательности 1 024 токена. На наборе sts-dev-896 автор сообщает Spearman-корреляцию 0,8176 для косинусного сходства. Обучение описано как дообучение с MultipleNegativesRankingLoss на примерах запросов, ответов и негативных примеров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

lucaswychan/Qwen2.5-1.5B-Reasoning-Embedding — мультиязычная модель эмбеддингов на базе плотной архитектуры Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров, разработанная Lucas Wun Yu CHAN. Она дообучена контрастивным обучением для получения семантических представлений текста и оценки сходства предложений; поддерживает работу с длинным контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, ранжирования кандидатов по сходству и использования в системах поиска и retrieval-augmented generation. В README описана работа о влиянии reasoning-обучения RLVR на качество эмбеддингов: в оценках MTEB и BRIGHT устойчивого преимущества над базовыми моделями не обнаружено. Для использования указаны библиотеки Sentence Transformers и Transformers; требуется включить trust_remote_code. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

lucaswychan/Qwen3-0.6B-Reasoning-Embedding — многоязычная модель эмбеддингов, разработанная Lucas Wun Yu CHAN на основе Qwen3-0.6B. Это плотная decoder-only модель семейства Qwen3, дообученная контрастивным обучением для получения семантических представлений текста и оценки сходства предложений. Число параметров составляет около 507,9 млн, длина контекста — до 40 960 токенов. Модель использует Sentence Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления текстов и построения эмбеддингов в многоязычных сценариях. В README описано исследование влияния RLVR-обучения базовой модели на качество эмбеддингов: оценка на MTEB и BRIGHT не выявила устойчивого преимущества перед эмбеддингами, инициализированными базовой моделью. Для загрузки автор рекомендует включить trust_remote_code=True. Лицензия — Apache-2.0.

Это экспериментальная модель Sentence Transformers, дообученная tomaarsen на базе Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B и сокращённая с 28 до 18 слоёв методом дистилляции. Она преобразует тексты в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Модель построена на Qwen3Model с пулингом последнего токена и нормализацией; сходство векторов оценивается косинусной мерой. Карточка указывает английский язык и максимальную длину последовательности 512 токенов. В ранних тестах 18-слойная версия работала примерно в 1,51 раза быстрее полной модели, но показала снижение среднего NDCG@10 примерно с 0,55 до 0,5155 на трёх небольших наборах для поиска. Обучение искажало представления по данным Natural Questions; автор отмечает, что качество можно улучшить более сильной дистилляцией. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3-Embedding-0.6B-8bit — 8-битная версия модели для создания текстовых эмбеддингов, подготовленная mlx-community в формате MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Это плотная модель семейства Qwen3 примерно с 508 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков текста и семантического поиска. Она подходит для построения векторных представлений запросов и документов, поиска похожих текстов и систем RAG. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка указывает на преобразование в MLX, а метаданные связывают репозиторий с базовой моделью Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Хотя каталог также помечает архитектуру тегом text-generation, основное пользовательское назначение — получение эмбеддингов, что соответствует pipeline_tag feature-extraction. В README не приведены дополнительные сведения о качестве или ограничениях; применимость зависит от языка и предметной области входных текстов.

Это 8-битная MLX-квантизация модели эмбеддингов Qwen3-Embedding-4B, подготовленная majentik с помощью mlx-embeddings для Apple Silicon. Модель семейства Qwen3 построена на архитектуре decoder-only Qwen3ForCausalLM и использует pooling последнего токена, чтобы преобразовывать текст в плотные векторные представления. До квантизации модель содержит около 4 млрд параметров; размер файлов после квантизации — около 4 ГБ. Максимальная длина контекста по метаданным составляет 40 960 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и других задач, где нужны текстовые эмбеддинги. В README заявлены высокие результаты в мультиязычных бенчмарках MMTEB. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков, а также мультиязычный режим; конкретный набор остальных языков не перечислен. Для использования требуется библиотека mlx-embeddings и устройство Apple Silicon. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это квантизированная производная Qwen/Qwen3-Embedding-4B; характеристики базовой модели и её результаты не следует автоматически считать гарантированными для этой сборки.

arthurcollet/Qwen3-Embedding-4B-mlx-nvfp4 — текстовая модель для создания эмбеддингов, преобразующая текст в векторы для сравнения смысла и поиска по сходству. Репозиторий содержит конверсию модели Qwen/Qwen3-Embedding-4B в формат MLX; в метаданных указана связь с Qwen/Qwen3-4B-Base и дообучение этой базовой модели. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — 3,7 млрд параметров, нативный контекст — 40 960 токенов. Модель предназначена для получения текстовых представлений, поиска семантически близких фрагментов и оценки сходства предложений. Метаданные указывают возможности embeddings и задачи feature-extraction, text-generation и sentence-similarity. Для использования через MLX в README предлагается пакет mlx-embeddings. Лицензия — Apache-2.0. README описывает конверсию из Qwen/Qwen3-Embedding-4B в MLX, тогда как метаданные указывают базовую модель Qwen/Qwen3-4B-Base и дообучение; точное соотношение этих этапов из доступных данных установить нельзя. Поддерживаемые языки и ограничения качества отдельно не описаны.

Qwen3-Embedding-8B-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Qwen3-Embedding-8B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем mradermacher. Модель предназначена для создания текстовых эмбеддингов и задач извлечения признаков, семантического сравнения предложений, поиска и построения систем на основе близости текстов. В метаданных указана поддержка английского языка. Модель основана на архитектуре Qwen3-Embedding-8B с заявленным размером 8 млрд параметров, однако подробности об архитектуре, максимальной длине контекста и поддерживаемых модальностях в README не приведены. Репозиторий содержит imatrix-файл и множество вариантов квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 2,0 до 6,3 ГБ. Вариант i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как компромисс между размером, скоростью и качеством. Основное преимущество модели — возможность запускать эмбеддинги в формате GGUF с различными требованиями к памяти и производительности. Ограничения связаны с потерями качества у низкобитных вариантов квантизации; README отдельно отмечает низкое качество некоторых конфигураций. Лицензия модели — Apache-2.0.

ggml-org/Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF — это модель для ранжирования текста, преобразованная в формат GGUF из базовой модели Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B. Конвертация выполнена с использованием llama.cpp через сервис GGUF-my-repo от ggml.ai; исходная модель разработана командой Qwen. Модель предназначена для оценки релевантности текстовых пар или результатов поиска и может применяться в системах информационного поиска, семантического поиска и других сценариях, где требуется переупорядочить документы по соответствию запросу. Модель имеет размер 0,6 млрд параметров и поставляется в квантизированном варианте Q8_0 в формате GGUF, что ориентировано на использование с совместимыми инструментами экосистемы llama.cpp. В README не указаны архитектурные детали, поддерживаемые языки, длина контекста, модальности, конкретные показатели качества или ограничения применения, поэтому оценить эти характеристики невозможно. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Reranker-4B-AWQ-INT4 — это производная версия модели Qwen3-Reranker-4B, разработанная сообществом drawais на основе исходной модели Qwen. Она предназначена для переранжирования результатов поиска и построения полностью локальных стеков семантического поиска в сочетании с embedding-моделью. Модель может использоваться в задачах retrieval, где требуется уточнить порядок найденных документов или сопоставить запрос с кандидатами. Модель представляет собой 4-битную квантизацию весов в формате INT4 с использованием AWQ и имеет размер на диске около 2,7 ГБ. Указанная максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов при использовании vLLM. Поддерживается английский язык; другие языки в карточке не заявлены. Это текстовая модель, доступная через библиотеку Transformers и совместимая с vLLM. Ключевое преимущество версии — существенно уменьшенный размер по сравнению с полной моделью, что упрощает локальное развертывание. Ограничения включают поддержку только английского языка, необходимость достаточного запаса видеопамяти для KV-кэша и потенциальные потери качества, связанные с 4-битной квантизацией. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0; для производной работы указаны исходная модель и требования по атрибуции.

Карточка модели FeltWelsh/Qwen3-VL-Embedding-2B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-VL-Embedding-2B — мультимодальная модель эмбеддингов семейства Qwen от команды Qwen, дообученная на базе Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct. Она преобразует текст, изображения, скриншоты, видео и их сочетания в векторы общего семантического пространства для поиска, сопоставления и кластеризации мультимодального контента. Модель содержит 2 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 тыс. токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью от 64 до 2048 с настраиваемым размером; также поддерживаются инструкции для адаптации представлений к задаче. Модель предназначена для мультимодального поиска, включая поиск изображений и видео по текстовому запросу, сопоставление текста с визуальным содержимым и кластеризацию смешанных данных. Она поддерживает более 30 языков и может использоваться как первый этап поиска перед отдельной моделью-реранкером. Доступна по лицензии Apache-2.0. В README заявлены широкие возможности мультимодального поиска, но конкретные аппаратные требования и характеристики инференса в предоставленном фрагменте не приведены.

Qwen3-VL-Embedding-2B — мультимодальная модель эмбеддингов семейства Qwen от команды Qwen, дообученная на базе Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct. Она преобразует текст, изображения, скриншоты, видео и их сочетания в векторы общего семантического пространства для поиска, сопоставления и кластеризации мультимодального контента. Модель содержит 2 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 тыс. токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью от 64 до 2048 с настраиваемым размером; также поддерживаются инструкции для адаптации представлений к задаче. Модель предназначена для мультимодального поиска, включая поиск изображений и видео по текстовому запросу, сопоставление текста с визуальным содержимым и кластеризацию смешанных данных. Она поддерживает более 30 языков и может использоваться как первый этап поиска перед отдельной моделью-реранкером. Доступна по лицензии Apache-2.0. В README заявлены широкие возможности мультимодального поиска, но конкретные аппаратные требования и характеристики инференса в предоставленном фрагменте не приведены.

Это исправленная сборка официальной мультимодальной модели Qwen3-VL-Embedding-8B, подготовленная scottlowry для загрузки в инструментах на базе MLX, включая oMLX и mlx-vlm. Веса BF16 сохранены без изменений; добавлен один тензор lm_head.weight — копия матрицы токенных эмбеддингов, необходимая загрузчику MLX. Модель создаёт эмбеддинги текста, изображений и видео для семантического поиска и сопоставления. Модель подходит для поиска по мультимодальным данным и оценки сходства между запросами и материалами. По карточке базовая модель имеет 8 млрд параметров; репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Исправление предназначено для совместимости с MLX-инструментами; оно не меняет исходные четыре шарда и не добавляет функциональность генерации текста.

AlexWortega/qwen7k — модель Sentence Transformers, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 896; сходство текстов оценивается косинусной мерой. В архитектуру входят трансформер Qwen2 и mean pooling. Модель содержит 494 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 32 768 токенов согласно метаданным; в карточке модели указан лимит 1 024 токена. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. При обучении использовался MultipleNegativesRankingLoss; в карточке приведены результаты оценки на STS. Доступна в формате safetensors через библиотеку sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.