I.1Поиск и навигация по информации

Adel-Elgabry/arabic-semantic-search — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе sentence-transformers/LaBSE для поиска семантически близких арабских текстов. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой, а векторы использовать для поиска и извлечения релевантных текстов. В метаданных указана архитектура RoBERTa с 151,8 млн параметров; библиотека для работы — sentence-transformers. Модель принимает текст и рассчитана на последовательности длиной до 256 токенов согласно README; метаданные каталога указывают контекст 514 токенов. Обучение описано на наборе из 1 000 пар предложений с MultipleNegativesRankingLoss. LaBSE поддерживает 109 языков, однако специализация этой дообученной модели — арабский семантический поиск. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 — модель эмбеддингов арабского языка от Omartificial-Intelligence-Space, созданная на базе Sentence Transformers и дообученная на aubmindlab/bert-base-arabertv02. Это плотная BERT-модель с 162,4 млн параметров и контекстом до 512 токенов; она преобразует предложения и абзацы в векторы размерностью 768. Обучение с MatryoshkaLoss формирует вложенные представления, рассчитанные на работу с эмбеддингами разной размерности. Модель предназначена для оценки семантического сходства, поиска и извлечения информации, поиска перефразирований, кластеризации и классификации арабских текстов, а также для использования в системах вопросов и ответов. В README приведены результаты на бенчмарках STS17 и STS22-v2. Модель ориентирована на арабский язык и не заявлена как многоязычная. Качество может снижаться на узкоспециализированных текстах и различаться между диалектами и региональными вариантами арабского языка. Для задач за пределами семантического сходства может потребоваться дополнительная настройка. Лицензия — Apache-2.0.

pritamdeka/assamese-bert-nli-v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, дообученная на sentence-transformers/all-nli от базовой модели l3cube-pune/assamese-bert. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, которые можно сравнивать косинусной мерой сходства. Модель рассчитана на семантический поиск, оценку сходства текстов, поиск перефразирований, кластеризацию и классификацию текстов. Модель принимает текст на английском языке, использует среднее объединение токенных представлений и поддерживает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены оценки Spearman 0,8483 на STS-dev и 0,823 на STS-test. Для эмбеддингов длиннее лимита контекста потребуется обрезка или разбиение текста; заявленная языковая специализация — английский, несмотря на название базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

40Hz/autoresearch-business-v1 — англоязычная модель Sentence Transformer, разработанная дообучением BAAI/bge-small-en-v1.5 на наборе bge-retrieval-data-finance-50_k. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления текстов; её можно применять для поиска документов по запросу, выявления перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Архитектура основана на BERT и использует Sentence Transformers с пулингом CLS и нормализацией векторов. Метаданные указывают лимит контекста 512 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов; при практическом использовании следует ориентироваться на конфигурацию модели. Обучающие данные ориентированы на финансовый поиск, хотя примеры включают и более широкие бизнес-темы. Модель принимает и выдаёт текстовые представления в виде векторов; лицензия в предоставленных источниках не указана.

clairedhx/autotrain-transcriptions — дообученная модель эмбеддингов на архитектуре BERT, созданная с помощью AutoTrain на основе sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1. Она предназначена для преобразования текстов в векторы и оценки семантического сходства; возможные сценарии — поиск похожих транскрипций и подбор релевантных текстовых фрагментов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Для работы используется библиотека Sentence Transformers. В README указан тип задачи Sentence Transformers и приведена метрика loss 0,1244 на валидации. Карточка не уточняет язык и состав обучающих данных, поэтому пригодность для конкретного языка или предметной области по этим сведениям оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125221415-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

rasyosef/bert-amharic-text-embedding-medium — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе rasyosef/bert-medium-amharic на наборе amharic-passage-retrieval-dataset. Она кодирует предложения и абзацы на амхарском языке в плотные векторы размерностью 512 для поиска по смыслу и сравнения текстов. Архитектура включает BERT, усреднение токенных представлений и нормализацию векторов; максимальная длина входа — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска и извлечения релевантных фрагментов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации амхарских текстов. В README приведены результаты оценки информационного поиска, включая cosine_accuracy@1 0,6025 для 512 измерений. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; генерацию текста она не выполняет. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель threehook/bert-base-dutch-cased-sts — Sentence Transformer на архитектуре BERT, дообученный разработчиком на базе GroNLP/bert-base-dutch-cased на наборе sentence-transformers/stsb. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, которые можно сравнивать косинусной близостью. Максимальная длина входа — 512 токенов; модель использует mean pooling и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и поиска перефразировок, а также может применяться для кластеризации и классификации текстов. В README указан язык en, хотя базовая модель нидерландская; поэтому качество для нидерландского текста отдельно не подтверждено. Модель принимает текст и выдаёт векторы, а не готовые текстовые ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Contrastive-Tension/BERT-Base-Swe-CT-STSb — шведская модель на архитектуре BERT Base, опубликованная проектом Contrastive-Tension. Она дообучена методом Contrastive Tension для получения векторных представлений предложений и оценки семантического текстового сходства, включая сценарии поиска похожих фраз и обнаружения перефразирований. Модель предназначена для извлечения признаков из текстов на шведском языке и поддерживает библиотеку Transformers, а также PyTorch, TensorFlow и JAX. По метаданным Hugging Face модель содержит около 151,9 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Метод Contrastive Tension обучает представления так, чтобы одинаковые предложения имели близкие векторы, а разные — более далёкие. Модель хорошо подходит для шведского semantic textual similarity, поиска похожих предложений, кластеризации и построения семантического поиска. Она не является генеративной моделью и не предназначена для диалога, генерации текста или непосредственной классификации без дополнительной модели и процедур обработки эмбеддингов.

Это модель Sentence Transformers на основе BERT, дообученная разработчиком trmteb от emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель использует BERT с mean pooling, сохраняет регистр и рассчитана на последовательности длиной до 75 токенов согласно README; метаданные указывают максимальный контекст в 512 токенов. Обучающие примеры включают пары турецких текстов. Модель подходит для текстовых эмбеддингов и поиска по смыслу на турецком языке; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

sobamchan/bert-base-uncased-mrl-768-64 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на google-bert/bert-base-uncased на данных all-nli. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысла текстов; для сходства рекомендуется косинусная метрика. Архитектура состоит из BERT и mean pooling, всего 136,7 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов по эмбеддингам. Обучение с MatryoshkaLoss учитывает размерности 768 и 64, что позволяет использовать сокращённые представления в сценариях, где важны меньшие векторы. В README приведены оценки сходства на STS: Spearman 0,8199 на sts-dev и 0,7971 на sts-test. Модель предназначена для английского языка; для других языков её пригодность не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

rufimelo/bert-large-portuguese-cased-sts — модель эмбеддингов на архитектуре BERT, разработанная rufimelo и дообученная на базе BERTimbau large. Она преобразует предложения и абзацы на португальском языке в плотные векторы размерностью 1024 для сравнения семантической близости. Модель предназначена для оценки семантического сходства текстов, семантического поиска и кластеризации. При обучении использовались датасеты ASSIN, ASSIN2 и STS-B Multi-MT для португальского языка. Максимальная длина контекста — 512 токенов; доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты модели ограничены португальским языком и максимальной длиной контекста; применимость к другим языкам не подтверждена.

Компактная модель Sentence Transformer, разработанная swardiantara и дообученная на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов; близость векторов можно оценивать косинусным сходством. Модель состоит из BERT и среднего pooling, содержит 4,4 млн параметров и принимает только текст. Модель обучалась на наборе из примерно 2,6 млн пар текстов с оценками сходства. В примерах набора — отзывы Amazon, поэтому модель подходит, в частности, для семантического поиска и сопоставления отзывов. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, однако карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k5-adaptive-cosine — компактная модель Sentence Transformers на основе BERT, дообученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 128. Она предназначена для поиска и сравнения текстов: близость векторов оценивается косинусным сходством, а архитектура использует BERT-энкодер с усредняющим pooling. Модель обучена на 585 350 примерах с текстовыми парами и метками; базовая модель содержит 4,4 млн параметров. Модель принимает текст. README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные каталога — контекст до 512 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык, поэтому для других языков качество не подтверждено. Модель подходит для семантического поиска и извлечения признаков текста; лицензия в предоставленных данных не указана.

RishuD7/bge-base-en-v1.5-82-keys-phase-7-exp_v1 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе BAAI/bge-base-en-v1.5. Архитектура основана на BERT и включает пулинг по CLS-токену и нормализацию; модель содержит 136,7 млн параметров и создаёт плотные текстовые эмбеддинги размерностью 768. Максимальная длина последовательности — 512 токенов, сходство в README рассчитывается по косинусной мере. Модель предназначена для семантического сравнения предложений и абзацев, поиска по смыслу, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В README приведены обучающая выборка из 8 031 примера с парами anchor/positive и оценки на информационном поиске; значения cosine_accuracy@1, @3 и @5 составляют 0,0063, 0,0235 и 0,0353. Модель рассчитана на английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

anishareddyalla/bge-base-financial-matryoshka-anisha — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная автором на базе BAAI/bge-base-en-v1.5 для создания плотных текстовых эмбеддингов. Она кодирует предложения и абзацы в векторы размерностью 768 и поддерживает сравнение по косинусному сходству. Архитектура основана на BERT и включает пулинг CLS-токена и нормализацию; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, включая поиск финансовых материалов. Её также можно использовать для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Обучение описано как Matryoshka fine-tuning: приведены результаты поиска для усечённых эмбеддингов размерностью от 64 до 768, а обучающая выборка содержит 6 300 примеров. Лицензия — Apache-2.0.

RinKana/bge-small-en-v1.5-afterimage — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-small-en-v1.5, разработанная автором репозитория RinKana. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные текстовые эмбеддинги размерностью 384 для семантического поиска и извлечения релевантных фрагментов. Архитектура включает BERT, пулинг по CLS-токену и нормализацию векторов; сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель содержит около 40 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README описана настройка на сопоставление контекста диалога с подходящим ответом и приведена оценка на задаче извлечения информации. Это может быть полезно для поиска кандидатов ответа по контексту разговора и для семантического поиска по английским текстам. Доступна оценка качества на одном указанном наборе, но результаты сами по себе не показывают качество на других корпусах и типах запросов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bge-small-zh-v1.5-gguf — это модель для создания векторных представлений текста (embeddings), основанная на BAAI/bge-small-zh-v1.5. Репозиторий GGUF-файлов подготовлен Compendium Labs. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов, кластеризации, retrieval-сценариев и других задач, где требуются embedding-векторы. По названию и исходной модели она ориентирована на китайский язык, однако точный перечень поддерживаемых языков в README не указан. Модель доступна в форматах GGUF с представлениями F32, F16, Q8_0 и Q4_K_M; размеры файлов составляют примерно от 15 до 91 МБ. Она совместима с llama.cpp и llama-cpp-python, поддерживает получение embedding-векторов для одной строки или списка строк и автоматическую пакетную обработку. Архитектура, число параметров, размерность векторов, максимальная длина контекста и перечень модальностей в README не указаны; по представленным данным это текстовая, а не мультимодальная модель. К сильным сторонам относятся компактность, возможность локального запуска и ускорение на CPU при использовании квантованных вариантов: заявлено до 30% прироста скорости при минимальной потере точности. На GPU преимущество над ONNX описано как умеренное и зависящее от приложения, а из-за небольшого размера модели выгода от квантования может быть ограниченной. Лицензия — MIT, если соблюдаются её условия.

Lajavaness/bilingual-document-embedding — модель эмбеддингов от Lajavaness для текстов на французском и английском языках. Она кодирует предложения и документы в нормализованные векторы размерностью 1024 на основе архитектуры XLM-RoBERTa и Sentence Transformers. Модель дообучена на задачах распознавания текстовых следствий и семантического сходства, включая англо-французские наборы SNLI, XNLI и STS Benchmark. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления текстов и кластеризации документов на английском и французском языках. В README заявлен контекст до 8096 токенов; метаданные указывают 8194 токена, а конфигурация Sentence Transformers задаёт максимальную длину последовательности 512 токенов, поэтому фактический поддерживаемый предел может зависеть от используемой конфигурации. Модель содержит 658,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества.

bilingual-embedding-base — модель для получения векторных представлений предложений на английском и французском языках. Репозиторий yco является форком Lajavaness/bilingual-embedding-base; в README указано, что изменение касается имени типа модели для совместимости с text-embeddings-inference. Модель основана на XLM-RoBERTa и дообучена на парах предложений для семантического сходства: в обучении использовались SNLI и XNLI, наборы STS на английском и французском, а также дополненные обучающие примеры. Модель кодирует текст в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления сходства и кластеризации. Архитектура Sentence Transformers включает усреднение токенных представлений и нормализацию; README описывает векторное пространство размерности 1024, тогда как архитектурный блок указывает размерность токенных эмбеддингов 768. Метаданные указывают 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов. Доступны форматы ONNX и Safetensors, лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для английского и французского языков, поэтому её пригодность для других языков не подтверждена. README не содержит результатов оценки качества; фактическую производительность на целевом наборе данных следует проверять отдельно.

Lajavaness/bilingual-embedding-large — двуязычная модель эмбеддингов предложений от Lajavaness, основанная на XLM-RoBERTa и реализованная с помощью Sentence Transformers. Она кодирует французские и английские предложения в нормализованные векторы размерности 1024; максимальная длина последовательности — 512 токенов, а нативное контекстное окно — 514 токенов. Размер модели — 658,7 млн параметров. Модель обучалась на SNLI и XNLI для английского и французского языков, затем дообучалась на STS-Benchmark и расширенных парах предложений. Её используют для семантического поиска, оценки сходства предложений, ранжирования текстов и кластеризации. Веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель специализируется на французском и английском языках; качество на других языках не заявлено. README не содержит результатов оценки, поэтому точность для конкретных наборов данных и сценариев по карточке определить нельзя.

BjarneNPO/BjarneNPO-01_09_2025_15_34_35 — дообученная BjarneNPO модель Sentence Transformer на базе shibing624/text2vec-base-multilingual. Она использует архитектуру BERT и преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размером 384 для сравнения смысловой близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации и кластеризации текстов. Для сопоставления в README указана косинусная близость; метаданные сообщают контекстное окно до 512 токенов, а карточка модели — максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель обучалась на парах запросов и ответов, включая примеры на немецком языке, и предназначена для семантического поиска по тематически специализированным текстам. Она поддерживает многоязычные текстовые эмбеддинги; обучающие примеры указывают на немецкоязычный материал. Для использования подходит библиотека Sentence Transformers. В README приведены результаты оценки поиска, однако они не подтверждают качество на других данных или языках. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Conan-embedding-v1 — модель эмбеддингов от Tencent, представленная в формате sentence-transformers и основанная на архитектуре BERT. Она преобразует текст в векторные представления для поиска и сравнения текстов; в карточке приведены результаты на задачах извлечения, ранжирования, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель содержит 424,3 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и safetensors. В метаданных указан китайский язык. По опубликованному сравнению модель показывает средний результат 72,62, а также результаты по отдельным категориям MTEB. Подробности обучения отсылаются к техническому отчёту, который не включён в карточку. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

kornwtp/ConGen-paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — модель семейства ConGen, представленная пользователем kornwtp. Она преобразует предложения в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов. Модель основана на архитектуре CamemBERT и содержит 132,5 млн параметров; веса опубликованы в формате PyTorch. Модель можно применять для поиска смыслово близких предложений и оценки семантического сходства, в том числе в многоязычных сценариях, на которые указывает название модели. README ссылается на оценку качества на тайском бенчмарке эмбеддингов предложений. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит конкретные результаты бенчмарка или сведения о языках, кроме указания на мультиязычность в названии; качество на отдельных языках и длинных текстах следует проверять отдельно.

Карточка модели Gabbana/Deobfuscation_SBERT 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.

DETree Embedding — дообученный энкодер RoBERTa-large для получения векторных представлений предложений. Модель разработана автором репозитория heyongxin233 на основе FacebookAI/roberta-large и формирует эмбеддинги размерности 1024. Модель предназначена для извлечения признаков и представления текста в виде эмбеддингов, которые можно использовать в задачах поиска и сравнения предложений. Максимальная длина последовательности составляет 512 токенов; в метаданных указан контекст 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы. Лицензия — MIT.

DIMI Embedding — модель эмбеддингов предложений, разработанная AhmedZaky1 на основе AraBERTv0.2-base и дообученная для арабского Natural Language Inference с использованием Matryoshka Representation Learning. Она создаёт векторные представления арабских текстов размером 768, 512, 256, 128 или 64 измерения; в README также описана бинарная классификация отношений «следование» и «противоречие». Модель подходит для оценки смыслового сходства, семантического поиска, извлечения релевантных документов и получения признаков для последующих NLP-задач на арабском языке. Архитектура — BERT; размер модели составляет 162,4 млн параметров, библиотека — Sentence Transformers, максимальная длина контекста — 512 токенов. README сообщает результаты проверки на задаче NLI и заявляет, что сокращённые векторы сохраняют качество, однако эти показатели относятся к описанным автором экспериментам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AQ-MedAI/Diver-GroupRank-7B — языковая модель-реранкер на 7,1 млрд параметров, разработанная для парадигмы GroupRank и обученная с подкреплением. Она принимает запрос и небольшую группу кандидатов, сравнивает их с учётом контекста группы и выдаёт отдельные оценки релевантности. Модель основана на Qwen2.5-7B-Instruct и дообучена на данных, включающих BRIGHT и reasonrank_data_13k. Модель предназначена для переранжирования результатов информационного поиска, особенно для запросов, требующих рассуждений и сравнения нескольких документов. В карточке заявлены результаты на BRIGHT и обобщение на классические задачи поиска; длина контекста составляет 32 768 токенов. Архитектура — плотная Qwen2 для генерации текста, а основной сценарий применения — ранжирование текстовых кандидатов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Для использования в групповой схеме нужно передавать запрос и набор кандидатов; качество ранжирования зависит от состава группы и формулировки запроса. В README приведены результаты бенчмарков, но не описаны ограничения по языкам или гарантии качества на конкретных прикладных корпусах.

dragon-deci-7b-v0 — модель llmware из серии dRAGon, дообученная на базе DeciLM-7B для ответов на вопросы по предоставленному контексту в RAG-сценариях. Она предназначена для корпоративных систем, которым нужны фактологические ответы по внутренним документам, извлечение значений по ключам и краткое изложение текста. Модель имеет плотную архитектуру DeciLMForCausalLM и 7,9 млрд параметров; принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. В README приведены результаты тестирования на RAG-Instruct-Benchmark-Tester: оценка 97,5 из 100 по описанной авторами системе подсчёта, включая задачи поиска ответа в контексте, вопросы да/нет, логику и суммаризацию. Эти результаты относятся к указанному тесту и не гарантируют аналогичное качество на других данных. Модель может давать неточные или неполные ответы, поэтому результаты следует проверять, особенно в юридических и финансовых сценариях. Лицензия — Apache 2.0.

robzchhangte/e5-base-mizo — модель Sentence Transformer, дообученная автором на базе intfloat/multilingual-e5-base для преобразования текстов на мизо в плотные векторные представления и поиска по смыслу. Архитектура основана на XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений и нормализацией; модель содержит 305,2 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 768 и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления предложений или абзацев, в том числе для retrieval-сценариев. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Карточка указывает дообучение на примерах anchor, positive и negative; отдельная лицензия в предоставленных данных не приведена.