I.1Поиск и навигация по информации

upskyy/e5-small-korean — модель Sentence Transformer, созданная дообучением intfloat/multilingual-e5-small на наборах korsts и kornli. Она использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и формирует плотные эмбеддинги размерности 384; сходство текстов оценивается косинусной близостью. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для сравнения предложений и абзацев, семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. В README приведена оценка на sts-dev: Spearman 0,8467 и Pearson 0,848 для косинусного сходства. Лицензия — MIT.

nixiesearch/e5-small-v2-onnx — это ONNX-версия модели intfloat/e5-small-v2, преобразованная с помощью инструмента onnx-convert. Модель разработана для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы фиксированной размерности, пригодные для семантического поиска, кластеризации и задач определения сходства текстов. Модель относится к семейству sentence-transformers и предназначена прежде всего для англоязычных текстов. В составе доступны вариант Float32 с оптимизацией уровня 2 и вариант model_opt2_QInt8.onnx с 8-битным квантованием QInt8 и той же оптимизацией. Размерность эмбеддингов в README не указана; сведения об архитектуре, максимальной длине контекста и точной поддерживаемой мультимодальности отсутствуют. Модель работает только с текстовыми входами. К сильным сторонам относятся формат ONNX, наличие оптимизированной и квантованной версии, а также возможность использовать модель в системах семантического поиска и кластеризации. Ограничения включают отсутствие заявленной поддержки других языков и нехватку данных о производительности, размере векторов и контекстном окне. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Eklav-4B-Reranker-CotGen — дообученная модель Eklav на базе Qwen/Qwen3-4B, предназначенная для попарного ранжирования passage по релевантности запросу. Это baseline для оценки метода CotGen: при обучении модель продолжает частичный след рассуждений учителя и самостоятельно формирует ответ; в данном варианте использован стандартный SFT на полных следах рассуждений. Модель содержит 3,7 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3 и принимает текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Для оценки релевантности модель генерирует рассуждение, завершающееся меткой true или false; релевантность извлекается по логитам финального токена. В README упомянуты наборы BRIGHT и NevIR и приведены результаты nDCG@10 на BRIGHT. При генерации длинное рассуждение может зациклиться и не завершить ответ в фиксированном лимите токенов; авторы рекомендуют запуск через vLLM с ограничением по стоп-строке. Модель распространяется в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не описана.

EuroBERT-210m — многоязычная плотная модель-энкодер семейства EuroBERT, разработанная для работы с текстом, кодом и математическими задачами. В этой версии около 211,7 млн параметров; максимальная длина входной последовательности — 8192 токена. Модель доступна для использования через Transformers и опубликована под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте, поиска и извлечения информации, классификации и регрессии. По данным карточки, семейство EuroBERT оценивается на задачах retrieval, классификации последовательностей, оценки качества и задачах, связанных с кодом и математикой; каталог также указывает поддержку разметки токенов и ответов на вопросы. Поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, китайский, итальянский, русский, польский, португальский, японский, вьетнамский, нидерландский, арабский, турецкий и хинди. Сильная сторона модели — многоязычное представление текста и широкий набор сценариев для энкодера при умеренном размере. Это не генеративная чат-модель: её основная задача в метаданных — fill-mask, а для прикладных сценариев классификации, поиска и других задач может потребоваться соответствующая голова или дообучение. README сообщает о сильных результатах семейства на сравнительных оценках, но не приводит здесь подробных метрик для версии 210m.

FAE-v1 — модель для получения векторных представлений предложений, разработанная автором репозитория qinxianliu и основанная на e5-large-v2. Она использует архитектуру BERT и библиотеку Sentence Transformers: на вход подаются предложения, на выходе — эмбеддинги для сравнения смысловой близости и поиска похожих текстов. Модель содержит около 433,9 млн параметров, поддерживает английский язык и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Её можно применять для семантического поиска, сопоставления предложений и построения признаков для текстовых систем. В README не приведены результаты оценки качества или специальные ограничения; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

codersan/FaLaBSE_Mizan3 — дообученная на парах предложений модель Sentence Transformers на базе codersan/FaLabse. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними оценивается косинусной близостью. Обучение проведено на 1 021 596 парах anchor-positive с помощью MultipleNegativesRankingLoss. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, поиска по смыслу, выявления перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. В обучающих примерах есть персидские предложения и соответствующие английские переводы, поэтому модель подходит для поиска семантических соответствий между такими текстами. Архитектура — BERT; метаданные указывают размер 498,1 млн параметров и контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину входа 256 токенов. Для работы требуется текстовый ввод; результатом служат векторы, пригодные для сравнения и поиска. В карточке не указана лицензия, поэтому условия использования следует проверить в репозитории модели. Качество для иных языков и доменов не подтверждено приведёнными примерами; длина входа ограничена настройками модели.

kasraarabi/finetuned-caption-embedding — дообученная модель Sentence Transformer на базе sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2. Разработчик дообучил MPNet на 10 000 пар предложений с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss; модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, поиска близких по смыслу фраз и абзацев, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. Примеры обучающих данных описывают сцены и объекты, поэтому модель может быть полезна для сопоставления текстовых описаний изображений. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; сама по себе она не генерирует ответы и не определяет категории без дополнительного классификатора. В карточке не указаны лицензия и подтверждённый набор поддерживаемых языков. Для использования указана библиотека Sentence Transformers; веса представлены в формате Safetensors.

kimquynh/finetuned_sbert_4 — дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/e5-base-v2, созданная автором репозитория kimquynh. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, извлечения документов и сравнения сходства. Архитектура состоит из BERT, усредняющего pooling и нормализации; используется косинусная мера сходства. Модель содержит 136,7 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и принимает текст. В README приведены результаты оценки на данных о соответствии резюме и вакансий: корреляция Спирмена для косинусного сходства 0,5381 и F1 бинарной классификации 0,7932. Эти показатели относятся к указанным наборам данных и не гарантируют аналогичное качество на других задачах. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

aisuko/ft-with-st — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная разработчиком aisuko на базе google-bert/bert-base-uncased на наборах all-nli-triplet и stsb. Архитектура объединяет BERT и mean pooling; модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, а сходство между ними оценивается косинусной мерой. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и использования текстовых представлений в классификации. Максимальная длина входа — 512 токенов. Для работы с ней подходит библиотека Sentence Transformers. Модель ориентирована на английский язык; качество для других языков в карточке не описано. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FUE-v1 — модель преобразования предложений в эмбеддинги, разработанная на основе all-mpnet-base-v2 и опубликованная пользователем qinxianliu. Её можно использовать для получения векторных представлений предложений, например, для поиска похожих текстов и сравнения их семантической близости. Модель построена на архитектуре MPNet, содержит 136,7 млн параметров и принимает текст. Максимальная длина контекста составляет 514 токенов; формат весов — safetensors. Карточка показывает применение через библиотеку Sentence Transformers. В метаданных указана поддержка английского языка. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GLiClass Large V3.0 — модель Knowledgator для классификации текста с нулевым примером. Она использует архитектуру GLiClass и выполняет классификацию за один проход, что, по данным карточки, делает её вычислительно эффективнее кросс-энкодеров при сопоставимом качестве. Модель предназначена для тематической классификации, анализа тональности и ранжирования текстов в RAG-системах. Модель дообучена на логических задачах с помощью LoRA-адаптеров, чтобы расширить способность к рассуждению и сохранить прежние знания. В карточке приведены результаты тестирования без дообучения на целевых наборах данных и показатели скорости на GPU A6000; размер и число параметров этой конкретной версии не указаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

GLiClass X-Base — компактная мультиязычная модель классификации последовательностей от Knowledgator, построенная на основе mdeberta-v3-base. Она выполняет классификацию по заданным категориям в zero-shot режиме, используя один проход модели; разработчики отмечают вычислительную эффективность на уровне cross-encoder-подхода. Модель предназначена для классификации тем и тональности, а также для ранжирования текстов в RAG-системах. В README приведены результаты zero-shot оценки на общих и мультиязычных наборах данных. Обучение проводилось на синтетических и лицензированных данных, разрешающих коммерческое использование; лицензия репозитория — Apache-2.0. Модель принимает текст и возвращает оценки классов, поэтому качество зависит от формулировки категорий и языка входа. Показатели на приведённых наборах различаются; перед применением в конкретной предметной области их следует проверить на собственных данных.

greatakela/gnlp_hw1_encoder — модель SentenceTransformer на базе distilbert/distilroberta-base, дообученная для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 768. Архитектура включает RoBERTa и mean pooling; для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель содержит 95,2 млн параметров. Она предназначена для поиска семантически похожих текстов, семантического поиска, выявления перефразировок, кластеризации и классификации текста. Максимальная длина последовательности в README — 128 токенов; метаданные указывают контекст до 514 токенов. Обучение описано как fine-tuning с TripletLoss на наборе из 4 893 примеров. Англоязычная базовая модель и примеры в карточке указывают на применение прежде всего к английскому тексту. Модель выдаёт эмбеддинги, которые можно сравнивать или использовать как признаки в последующих системах. Метрики на двух указанных оценочных выборках составили 0,999 и 0,9873 по cosine accuracy, но эти результаты не гарантируют качество на других данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Grok 4.20 Multi-Agent — вариант модели Grok 4.20 от SpaceXAI для совместных сценариев с несколькими агентами. Несколько агентов работают параллельно, проводят углублённое исследование, координируют использование инструментов и объединяют полученные сведения. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках нет.

mrm8488 подготовил на базе энкодерной модели Alibaba-NLP/gte-large-en-v1.5 Sentence Transformer, дообученный на примерах из mathstackexchange, Socratic и Stack Exchange. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные 1024-мерные векторы; для сравнения близости используется косинусное сходство. Метаданные указывают 433,9 млн параметров, библиотеку Sentence Transformers и контекст до 8192 токенов, а карточка описывает максимальную длину последовательности 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации, особенно для вопросов и ответов из математических и тематических сообществ. В README приведён результат Spearman 0,859 на тесте семантического сходства STS. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GTE-ModernColBERT-SauerkrautLM-linear-merge — демонстрационная модель, созданная слиянием весов двух чекпойнтов средствами Sentence Transformers: lightonai/GTE-ModernColBERT-v1 и VAGOsolutions/SauerkrautLM-Multi-ModernColBERT. Для объединения применён линейный метод с равными весами 0,5; модель сохранена в формате safetensors. Это не специализированный релиз, дообученный под конкретную задачу. Модель на архитектуре ModernBERT предназначена для получения много-векторных представлений текста и задач семантического сходства, поиска документов и переранжирования результатов. Она принимает текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и содержит 149 млн параметров. Базовые модели ориентированы на англоязычный семантический поиск; отдельные языковые возможности слитой версии в карточке не уточнены. Модель может служить компонентом поискового конвейера, где эмбеддинги используются для сопоставления запросов и документов. Поскольку это демонстрационное слияние, качество для конкретных наборов данных и задач не гарантируется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

gte-Qwen2-1.5B-instruct-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct. В метаданных указано, что модель создана intfloat, а квантование выполнено Second State Inc. Это модель для получения текстовых эмбеддингов, предназначенная для задач семантического сходства и других сценариев sentence-transformers, включая поиск и сопоставление текстов по смыслу. Модель основана на Qwen2 и содержит 1,5 млрд параметров. Она работает в режиме embedding и поддерживает контекст размером до 32 000 токенов при использовании LlamaEdge версии 0.12.2 или новее. Доступны варианты GGUF с квантованием от 2 до 8 бит, а также f16, размером примерно от 752 МБ до 3,56 ГБ. Вариант Q4_K_M заявлен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшими потерями качества. Сильной стороной модели являются сравнительно компактные квантованные варианты и возможность локального запуска через LlamaEdge. Ограничения включают потерю качества при низкобитном квантовании; README прямо не рекомендует Q2_K, Q3 и некоторые другие варианты для большинства задач. Языки и точные характеристики архитектуры эмбеддера не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

asaakyan/gutenberg_authorship — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе FacebookAI/roberta-base. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения текстов по смыслу с помощью косинусного сходства. Архитектура включает RoBERTa с усреднением токеновых представлений; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель можно применять для поиска семантически близких текстов, обнаружения перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В README приведены результаты бинарной классификации на наборах litemb-dev и litemb-test; обучающие и оценочные данные описаны как CSV с тройками anchor, positive и negative. Метаданные указывают англоязычную базовую RoBERTa, но отдельный перечень поддерживаемых языков для этой модели не заявлен. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Её контекст ограничен 512 токенами, а приведённая оценка качества относится к указанной задаче бинарной классификации и не гарантирует качество на других доменах.

Abiray/harrier-oss-v1-27b-GGUF — это GGUF-квантизированные версии модели эмбеддингов microsoft/harrier-oss-v1-27b, разработанные для генерации текстовых представлений и семантических векторов. Модель предназначена для задач семантического поиска, сопоставления текстов, кластеризации, классификации и других сценариев, где требуется преобразование текста в embedding-векторы. Запуск ориентирован на стандартное потребительское оборудование и CPU с использованием совместимых инструментов, включая llama.cpp. Модель содержит 27 миллиардов параметров. Доступны варианты квантизации с разрядностью 4, 5, 6 и 8 бит: Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0. Восьмибитная версия обеспечивает наиболее высокое качество и близка к FP16, а четырёхбитная имеет наименьший размер — около 16,6 ГБ — и рассчитана на запуск на системах с 24–32 ГБ оперативной памяти. С README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, точная архитектура, набор обучающих данных, численные показатели качества или лицензия. Сильными сторонами являются возможность локального запуска крупной embedding-модели на CPU и выбор между несколькими вариантами размера и качества. К ограничениям относятся значительные требования к памяти, особенно для старших вариантов квантизации, а также потенциальное снижение качества в более компактных версиях. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

hi-di-hi-base — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором репозитория на базе BAAI/bge-base-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения текстов, семантического поиска и других задач, основанных на близости эмбеддингов. Модель использует архитектуру BERT с пулингом по CLS-токену и нормализацией выходного вектора; сходство вычисляется косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Обучение проводилось на 36 000 парах anchor-positive из датасета json; Apache-2.0 допускает использование и распространение на условиях этой лицензии. Эмбеддинги также подходят для кластеризации, поиска перефразирований и классификации текстов. Карточка приводит результаты оценки поиска с сокращёнными векторами разных размерностей, но не описывает предметную специализацию; качество на других корпусах и языках может отличаться.

RabidUmarell/hubert-embedding-paraphrase-multilingual — модель на базе архитектуры BERT, созданная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений; использовать её можно через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Модель содержит 137,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель выдаёт текстовые эмбеддинги, пригодные для семантического поиска и группировки похожих высказываний. В карточке она названа многоязычной, однако конкретные языки и результаты оценки не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

carles-undergrad-thesis/indoBERT-Knowledge-distillation-en-id-SBERT — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, которая преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Её можно применять для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; в метаданных также указаны задачи извлечения признаков и сравнения сходства предложений. Максимальная длина контекста — 512 токенов, всего 194,6 млн параметров. Для использования через Transformers после получения контекстных представлений требуется подходящая операция pooling. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Название указывает на дистилляцию IndoBERT для английского и индонезийского языков и на применение SBERT, однако базовая модель и языковая область прямо не подтверждены приведёнными метаданными и README. Лицензия в предоставленных данных не указана.

indo-sentence-bert-large — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторные представления размерностью 2048. Её можно применять для семантического поиска и кластеризации текстов. Модель разработана авторами репозитория firqaaa/indo-sentence-bert-large. Модель обучена с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 512 токенов. В карточке указан индонезийский язык. Для запуска предусмотрена библиотека Sentence-Transformers, также описан способ использования через Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценочные результаты и сведения об авторах в доступной карточке не приведены; качество для конкретных данных следует проверять отдельно.

INDUS-SDE-ST-v0.2 — модель эмбеддингов предложений от NASA-IMPACT для семантического поиска и сопоставления научных текстов. Это дообученная версия INDUS-SDE Sentence Transformer на базе энкодера RoBERTa с 151,8 млн параметров; модель обучали на парах научных текстов из корпусов S2ORC, arXiv, PubMed, NASA ADS и NASA SDE с контрастивной функцией потерь Multiple Negatives Ranking. Модель предназначена для поиска научных публикаций и сравнения заголовков, аннотаций и других текстовых фрагментов по смыслу. В README сообщается об оценке на NASA SMD IR, NanoBEIR и BEIR, а также о более высоких результатах этой версии по сравнению с исходной INDUS Sentence Transformer и ModernBERT-based ST. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления для задачи sentence similarity; использует библиотеку Transformers, формат весов safetensors и контекст до 1026 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

InRanker-base — модель ранжирования документов, разработанная авторами InRanker на основе monoT5. Это вариант monoT5, дистиллированный из monoT5-3B с целью повысить эффективность на данных, отличающихся от обучающих. Обучение включает два этапа дистилляции: на существующих мягких метках учителя и на метках для синтетических запросов, созданных большой языковой моделью. Модель предназначена для повторной оценки релевантности результатов поиска по запросу. Архитектура — T5ForConditionalGeneration; в README указано 220 млн параметров, тогда как метаданные каталога указывают 123,8 млн. Контекст составляет 512 токенов. Доступны веса PyTorch. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя.

Bruno/intent-classification-pt-setfit-model — модель эмбеддингов предложений на базе BERT, опубликованная пользователем Bruno на Hugging Face. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Метаданные указывают 124,3 млн параметров и контекст до 512 токенов; модель распространяется в формате PyTorch и поддерживает получение эмбеддингов. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Несмотря на название репозитория, в карточке не описан отдельный классификационный интерфейс: основное применение — векторное представление текста для сравнения и поиска. Язык обучающих данных, лицензия и дополнительные ограничения в предоставленных источниках не указаны.

Это турецкоязычная модель эмбеддингов предложений с двухэнкодерной архитектурой, разработанная на основе intfloat/multilingual-e5-base и дообученная контрастивным обучением на турецких NLI-триплетах. Она использует XLM-RoBERTa, mean pooling и косинусное сходство; размерность векторов — 768. Метаданные указывают 305,2 млн параметров, а базовая модель поддерживает контекст до 514 токенов; при обучении использовалась длина последовательности до 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения фрагментов для RAG, оценки сходства предложений, поиска перефразировок и дубликатов, кластеризации и получения признаков для классификаторов на турецком языке. Для запросов используется префикс «query: », для документов — «passage: »; в задачах с симметричным сравнением обеим сторонам задают «query: ». Модель лучше приспособлена к турецким текстам, чем к другим языкам, несмотря на многоязычную основу. Обучающие данные получены машинным переводом набора AllNLI, поэтому в модели могут сохраняться артефакты перевода. Для длинных документов рекомендуется разбивать текст на фрагменты; для переранжирования с перекрёстным вниманием эта модель не предназначена. Результаты на научных и финансовых текстах слабее, а в чувствительных сценариях необходима проверка человеком. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Jan-Nano-128k — компактная языковая модель Alan Dao и Bach Vu Dinh, дообученная на базе Menlo/Jan-nano. Это плотная модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для исследовательских задач: анализа длинных документов и научных статей, синтеза информации из нескольких источников и ведения многоходовых диалогов. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов MCP; авторы характеризуют её как не использующую режим пошагового рассуждения. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors; для запуска авторы описывают развёртывание через vLLM с настройками для длинного контекста и вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. README сообщает об оценке на SimpleQA, но не приводит численных результатов, поэтому заявленное улучшение относительно Jan-Nano нельзя количественно оценить по карточке.

hotchpotch が公開した、日本語検索向けの小型 reranker です。ModernBERT 系の ModernBertForSequenceClassification アーキテクチャを採用し、Ruri v3 の 70M パラメータ版をベースにファインチューニングされています。モデル規模は約70Mパラメータで、コンテキスト長は最大8192 токеновです。 モデル оценивает релевантность пар «запрос — документ» и предназначен для повторной сортировки найденных фрагментов в поиске и RAG. В карточке для small-v2 указаны 13 слоёв, размер скрытого представления 384 и средняя оценка 0,8856; автор также приводит тесты скорости на GPU для примерно 150 тысяч пар. Серия позиционируется как достаточно компактная для применения на CPU и Apple Silicon, а также в сценариях с низкой задержкой. Основной язык модели — японский. Она распространяется под лицензией MIT. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.48 или новее и sentence-transformers; результаты и скорость могут зависеть от оборудования и настроек инференса.

NovaSearch/jasper_en_vision_language_v1 — мультимодальная модель для представления текста и изображений в виде векторов. Согласно карточке, она основана на dunzhang/stella_en_1.5B_v5 и google/siglip-so400m-patch14-384; метаданные указывают на объединение моделей. Модель предназначена для получения эмбеддингов текста и изображений, поиска семантически близких текстов и сопоставления текста с изображениями. В карточке упоминаются оценка на MTEB и обучение на данных BAAI/Infinity-MM и HuggingFaceFW/fineweb-edu. Основной заявленный язык — английский. Доступна в формате safetensors. Информация о лицензии и ограничениях применения в предоставленных данных отсутствует.