I.1Поиск и навигация по информации

iara-project/e5-large-matryoshka-sts-pt — модель Sentence Transformers, созданная дообучением intfloat/multilingual-e5-large на наборах для португалоязычного обучения: NLI, семантического сходства и поиска. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; в архитектуре XLM-RoBERTa используются усреднение токенов и нормализация, а сходство можно оценивать косинусной мерой. Предельная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена прежде всего для сравнения смысла португалоязычных текстов и может применяться для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. В карточке приведены результаты оценки на STS-B, ASSIN2, IRIS STS и SICK-BR, включая варианты с сокращением размерности векторов. Модель выпущена под лицензией MIT. Метаданные указывают на 514 токенов контекста; README сообщает максимум 512 токенов последовательности.

Xenova/e5-small-v2 — веб-совместимая версия модели intfloat/e5-small-v2, подготовленная с ONNX-весами для работы через библиотеку Transformers.js. По представленным данным, исходная модель разработана командой или организацией intfloat, а Xenova предоставляет адаптированный репозиторий для использования в JavaScript-окружениях. Модель предназначена для извлечения признаков из текста и может применяться в сценариях, где требуется получить векторное представление текстового ввода, например для семантического поиска или сравнения текстов. Архитектура, число параметров, поддерживаемые языки, размер контекста и точные характеристики выходных векторов в README не указаны. Ключевое преимущество — совместимость с Transformers.js и возможность использования ONNX-весов в веб-ориентированных приложениях. Лицензия и условия коммерческого или иного использования в представленном описании не указаны.

Eklav-4B-Reranker — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3-4B, разработанная для точечного переранжирования текстовых фрагментов по релевантности запросу. Метод Eklav обучает модель продолжать частичный ход рассуждений учителя и самостоятельно получать ответ; при использовании реранкера учительская подсказка не подаётся. Модель генерирует рассуждение и завершает его меткой true или false, а релевантность оценивается по логитам конечного токена. Модель предназначена для переранжирования passages в поисковой выдаче. В README сообщается об улучшении nDCG@10 на BRIGHT на 8% относительно стандартного обучения с полной трассой Chain-of-Thought при тех же базовой модели и обучающих данных, а также о снижении вычислений обучения на 31%. Оценивание на BRIGHT выполнено одним запуском для каждого домена; также упоминается задача NevIR. Это языковая модель архитектуры Qwen3 с 3,7 млрд параметров и контекстом 40 960 токенов, работающая с текстом. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют. README описывает один запуск оценки по домену, поэтому результаты могут зависеть от вариативности эксперимента; модель использует генерацию рассуждений, а её пригодность для других задач отдельно не подтверждена.

Adzpro/embedding_e5 — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком Adzpro на базе intfloat/multilingual-e5-base. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные эмбеддинги размерности 768 и предназначена для семантического поиска и извлечения документов; близость векторов можно сравнивать косинусной мерой. Архитектура основана на XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений и нормализацией. Модель принимает текст, поддерживает многоязычные сценарии и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Обучение описано как сопоставление запросов и документов с MultipleNegativesRankingLoss на 140 парах. Примеры датасета относятся к вьетнамским финансовым отчётам, поэтому модель может быть полезна для поиска по подобным материалам; README приводит метрики на небольших тестовой и валидационной выборках. Условия лицензирования в доступных сведениях не приведены.

EvoEmbedding-0.8B — модель эмбеддингов от MiG-NJU для поиска по длинным диалогам и динамическому контексту. Она построена на архитектуре Qwen3.5-0.8B и использует обновляемую латентную очередь памяти, чтобы учитывать порядок реплик и изменения контекста при формировании представлений. Модель возвращает нормализованные векторы для истории сообщений и финального запроса; также README описывает ранжирование списка кандидатов по релевантности. Модель предназначена для семантического поиска в длинных разговорах, систем RAG и памяти агентных приложений, где содержание контекста меняется со временем. Указаны поддержка английского и китайского языков и формат весов safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит длину контекста и подробную оценку качества.

Карточка модели xsvmyx/extremist-text-detector на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

Parallia разработала FMMB-BE-DE — немецкую версию модели эмбеддингов предложений на архитектуре ModernBERT, реализованную как Sentence Transformer. Она преобразует немецкие тексты длиной до 8192 токенов в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство; входные тексты можно подавать без специальных префиксов. Модель содержит 148,7 млн параметров и использует немецкий токенизатор и соответствующую таблицу эмбеддингов. Она дообучена на параллельном корпусе предложений с парами английский—немецкий, английский—французский и английский—нидерландский; README характеризует этот вариант как монолингвальный немецкий. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для построения семантического поиска и сопоставления немецких текстов. Карточка не приводит оценок качества, поэтому пригодность для конкретного сценария следует проверять на собственных данных; для работы с ModernBERT README указывает на необходимость актуальной версии библиотеки Transformers.

thetayne/finetuned_model_0613 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе BAAI/bge-base-en-v1.5 для сравнения текстовых фрагментов. Она использует BERT с пулингом CLS-токена и нормализацией эмбеддингов; векторное представление имеет размерность 768, максимальная длина входа — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. Модель обучалась на 1 625 парах предложений с функцией CosineSimilarityLoss и предназначена для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и сравнения предложений; её векторы также можно применять в задачах классификации. В README приведены результаты оценки семантического сходства для размерностей от 64 до 768. Лицензия Apache-2.0. Модель принимает текст и выдаёт нормализованные векторы; обучение на небольшой выборке означает, что её пригодность для конкретного домена и задач следует проверять отдельно.

adityasajja6/fine_tuned_mpnet_model — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 768; архитектура включает MPNet, усредняющий токены pooling и нормализацию. Модель предназначена для семантического сходства и поиска, поиска перефразировок, классификации текстов и кластеризации. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. В README указана максимальная длина последовательности 384 токена, а метаданные каталога — нативный контекст 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют. В README указан обучающий набор из 10 примеров, поэтому качество дообучения может быть ограниченным и требует проверки на целевых данных.

Clarkoer/gal-mpnet-finetuned — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического сравнения текстов, поиска, выявления перефразировок, классификации и кластеризации. Архитектура включает MPNet, усреднение токенных представлений и нормализацию; для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов по метаданным; в README указан предел 384 токена. Дообучение выполнено на 898 парах текстов с MultipleNegativesRankingLoss. Примеры данных связаны с программированием, но карточка не подтверждает специализацию модели на этой области. В README значение метрики Spearman для оценки семантического сходства указано как nan, поэтому качество на этом тесте не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

aleversn/GCSE-BERT-base — англоязычная модель семейства GCSE на архитектуре BERT, дообученная на базе google-bert/bert-base-uncased для оценки сходства предложений. Она предназначена для сравнения смысловой близости текстов; в карточке приведён результат 81,98 по средней метрике STS. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma-4-E4B-it-PARL — дообученная командой Pimnara Adulchantarasorn, Phanida Toaluea, Nattanant Vonghan и Rapeepong модель Google Gemma 4 E4B Instruct, созданная в рамках хакатона lablab.ai при поддержке AMD. Модель оптимизирована для автономного многошагового рассуждения и глубокого веб-исследования; при обучении применялись GRPO и подход Parallel-Agent Reinforcement Learning (PARL). Модель предназначена для сценариев, где нужно собирать сведения из нескольких источников, удерживать большой объём контекста и синтезировать выводы в отчёт. По карточке, дообучение рассчитано на контекст свыше 60 тысяч токенов и обучает оркестрации агентных процессов, включая делегирование задач и выполнение Python-кода. Базовая Gemma 4 — мультимодальная модель; в ходе обучения визуальный энкодер оставили замороженным, чтобы сохранить возможности анализа изображений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Gemma License. Основная задача в метаданных — генерация текста. Хотя карточка описывает агентные сценарии и сохранённые возможности работы с изображениями, выполнение внешнего поиска, вызов инструментов и создание HTML-отчётов зависят от соответствующей обвязки; сам README не приводит результатов оценки качества.

German-RAG-BGE-M3-TRIPLES-HESSIAN-AI — модель Sentence Transformers, разработанная командой German-RAG AI. Она дообучена на наборе примерно из 300 тысяч троек примеров для представления предложений и абзацев в виде плотных эмбеддингов и затем объединена с базовой BAAI/bge-m3, чтобы сохранить качество на других языках. Архитектура основана на XLM-RoBERTa, размер модели — 658,7 млн параметров, размерность векторов — 1024, максимальная длина входа — 8194 токена. Векторы нормализуются; для сравнения предусмотрено косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, ранжирования релевантных документов и сравнения текстов, в частности в немецкоязычных RAG-сценариях. В README также приведены результаты классификации текстов, поиска и оценки семантического сходства. В тесте на немецком RAG-бенчмарке указана точность 0,8857 против 0,8806 у BGE-M3. Поддержка других языков связана с объединением с BGE-M3; основное назначение модели — немецкоязычный поиск. Лицензия в предоставленных данных не указана.

German-RAG-NEMO-12B-ORPO-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это дообученная версия German-RAG-NEMO-12B-SFT-HESSIAN-AI с 12,1 млрд параметров, предназначенная для немецкоязычных RAG-сценариев и работы с предоставленным контекстом. Модель подходит для ответов на вопросы по найденным документам, извлечения релевантных сведений, рассуждений по контексту и составления кратких сводок. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. По условиям Apache 2.0 распространяются и код, и веса модели. В оценке авторов модель показала результаты на задачах извлечения, вопросно-ответных задачах, суммаризации и рассуждениях на немецком и английском языках. Результаты зависят от задачи и не гарантируют фактическую точность: ответы могут содержать ошибки и должны проверяться. У модели нет встроенной фильтрации безопасности; возможна генерация вредного или предвзятого контента.

German-RAG-PHI-3.5-MINI-4B-CPT-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это вариант Phi, дообученный методом continued pre-training на наборе German-RAG-CPT; модель предназначена для работы с немецким и английским языками, с упором на немецкий. Модель обучалась на примерах контекстных ответов на вопросы, структурированных рассуждений и суммаризации. Её можно применять для ответов по предоставленному контексту, извлечения и синтеза сведений в сценариях RAG, анализа и краткого пересказа документов. В метаданных указаны 3,7 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятость; фильтрация безопасности отсутствует, поэтому возможна генерация вредоносного или чувствительного контента. Результаты следует проверять.

German_Semantic_STS_V2 — модель эмбеддингов предложений на базе gBERT-large, дообученная Aaron Chibb для семантических задач на немецком языке. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 и подходит для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. В качестве обучающих данных использован немецкий вариант STS Benchmark; при дообучении применялась ContrastiveLoss. Модель имеет архитектуру BERT, содержит 434,5 млн параметров и принимает контекст до 512 токенов. По результатам, приведённым в карточке, модель показала наилучший Spearman среди перечисленных там моделей сравнения. Она предназначена прежде всего для немецких текстов; автор карточки также рекомендует более новые версии V3 и V3b. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

German_Semantic_V3b — немецкоязычная модель эмбеддингов, разработанная Аароном Чиббом. Это дообученная версия aari1995/gbert-large-2 на архитектуре JinaBertModel, предназначенная для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости. Модель содержит 434,5 млн параметров и принимает последовательности длиной до 8192 токенов. Модель рассчитана на немецкий язык и особенно учитывает культурный контекст Германии. Она устойчива к небольшим опечаткам и различиям в регистре. Поддерживаются Matryoshka-эмбеддинги размером от 1024 до 64 измерений: уменьшение размерности снижает требования к хранению, но может немного ухудшить качество. По README, V3b ориентирована на высокую производительность, однако её знания ограничены периодом примерно до 2020 года. Лицензия — Apache 2.0.

Xenova/GIST-small-Embedding-v0 — модель для получения векторных представлений текста, опубликованная в формате ONNX для совместимости с библиотекой Transformers.js. Она основана на модели avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0 и предназначена для запуска в JavaScript-приложениях, включая веб-среду, через конвейер feature-extraction. Модель подходит для задач, где требуется преобразовать текст в embedding, например для семантического поиска, сравнения текстов и построения систем, использующих векторные представления. Ключевой особенностью является наличие ONNX-весов и интеграция с Transformers.js; точная архитектура, количество параметров, поддерживаемые языки, размер контекста и модальности в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования следует уточнять в исходном репозитории avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0.

GLiClass large v1.0 — компактная модель классификации последовательностей, разработанная Knowledgator. Она выполняет классификацию текста без предварительного обучения на конкретных целевых наборах данных: пользователь задаёт категории, а модель относит к ним текст. По описанию автора, классификация выполняется за один проход модели, что снижает вычислительные затраты по сравнению с cross-encoder при сопоставимой производительности. Модель основана на архитектуре GLiClass и содержит 438 млн параметров. Модель предназначена для классификации тем и тональности, а также для ранжирования документов в RAG-системах. В карточке приведены результаты zero-shot оценки на наборах данных для отзывов, новостей и эмоций; качество зависит от задачи и категорий. Обучение проводилось на синтетических данных, заявлена поддержка коммерческого применения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0; доступны форматы Safetensors и ONNX.

Это экспорт IBM Granite-Embedding-97M-Multilingual-R2 в формате Core AI для запуска на устройствах Apple. Модель содержит 97,4 млн параметров, использует архитектуру ModernBERT и кодирует текст в векторы размерности 384 с L2-нормализацией. В README описаны готовые сборки для iOS 27 и macOS 27, включая варианты с длиной последовательности 128 или 512 токенов; указана поддержка японского и английского языков, а метаданные характеризуют модель как многоязычную. Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления запросов с документами, например поиска заметок по смыслу. Это энкодер: он принимает токенизированный текст и выдаёт эмбеддинг, а не генерирует текст. README приводит измерения скорости и проверку численного соответствия исходной модели, но подчёркивает, что сравнительное качество retrieval не оценивалось. Экспорт распространяется по лицензии Apache-2.0; для корректной работы важны точная токенизация, специальные токены и маска внимания.

Xenova/gte-base — версия модели thenlper/gte-base, подготовленная сообществом Xenova в формате ONNX для совместимости с библиотекой Transformers.js. Модель предназначена для извлечения признаков из текста, в частности для построения векторных представлений, которые могут использоваться в семантическом поиске, сравнении текстов и других задачах обработки естественного языка. Из README известно, что модель поддерживает запуск через Transformers.js и рассчитана на использование в JavaScript-средах, включая веб-приложения. Архитектура, размер, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, модальности и точные характеристики качества в предоставленных данных не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по этому описанию определить нельзя.

gte-large-zh-i1-GGUF — это GGUF-квантизации модели thenlper/gte-large-zh, подготовленные mradermacher. Модель предназначена для задач семантического сравнения предложений и создания текстовых эмбеддингов; соответствующие сценарии включают поиск по смыслу, сопоставление текстов и другие задачи, поддерживаемые библиотеками Sentence Transformers и MTEB. В репозитории представлены варианты квантизации i1-IQ и Q различных уровней, размером примерно от 0,2 до 0,4 ГБ. Квантизация позволяет уменьшить требования к хранению и потенциально упростить локальный запуск, однако чрезмерно компактные варианты могут заметно уступать по качеству. В README указано, что модель относится к Transformers и заявлена для английского языка; сведения о точной архитектуре, числе параметров, размере контекста и поддержке других модальностей отсутствуют. Модель распространяется по лицензии MIT. Репозиторий содержит именно квантизированные GGUF-файлы, поэтому для использования требуется совместимое программное обеспечение; конкретные ограничения совместимости и рекомендуемый вариант зависят от выбранного типа квантизации.

vivekkopthsd/hinglish-st-33m — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, обученная создавать плотные текстовые эмбеддинги размерностью 384. Она кодирует предложения и абзацы для сравнения семантической близости с помощью косинусного сходства; README также указывает сценарии семантического поиска, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Обучение проводилось на 4 000 примерах с anchor, positive и negative, используя MultipleNegativesRankingLoss. Модель принимает текст. README сообщает максимальную длину последовательности 192 токена, тогда как метаданные указывают родной контекст длиной 512 токенов. Лицензия и конкретные языки в доступных данных не описаны; название модели указывает на Hinglish, но этого недостаточно, чтобы установить языковую поддержку. Карточка не сообщает результаты бенчмарков, поэтому качество для конкретных сценариев следует оценивать на собственных данных.

IndicSBERT — модель семейства BERT, разработанная L3Cube-Pune в рамках проекта MahaNLP. Она основана на google/muril-base-cased и дообучена на наборе данных NLI для десяти основных индийских языков; поддерживает также английский и межъязыковое сравнение предложений. Модель создаёт векторные представления предложений для оценки их смыслового сходства и извлечения признаков. Размер составляет 264,8 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и задач, где требуется сопоставлять тексты на разных языках. Карточка описывает применение через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Доступна по лицензии CC BY 4.0, требующей указания авторства. README отмечает, что отдельная дообученная версия для сходства предложений опубликована отдельно.

rahmanfadhil/indobert-finetuned-indonli — модель эмбеддингов предложений на базе IndoBERT от indobenchmark, дообученная автором на наборе IndoNLI с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска по смыслу и кластеризации индонезийских текстов. Архитектура — BERT, число параметров — 151,6 млн, формат весов — PyTorch, максимальная длина контекста — 512 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MarcoAland/Indonesian-bge-m3 — Sentence Transformer на базе BAAI/bge-m3, дообученный автором репозитория для работы с индонезийскими текстами. Модель использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотным представлением: преобразует предложения и абзацы в нормализованные векторы размерности 1024, а сходство между ними оценивается косинусной мерой. Заявленная максимальная длина последовательности — 8192 токена; число параметров — 658,7 млн. Модель подходит для семантического поиска, сравнения предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение проводилось на 45 000 примерах с парами положительных и отрицательных соответствий и функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Примеры в карточке — на индонезийском языке; метаданные также указывают на многоязычную базовую модель, но для этой версии основной целевой язык — индонезийский. Модель выдаёт текстовые эмбеддинги, а не готовые ответы или метки; для поиска и классификации потребуется подходящий downstream-процесс. В карточке приведены результаты оценки, но они не позволяют судить о качестве на всех прикладных наборах данных. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Omerhan разработал Omerhan/intfloat-fine-tuned-14376-v4 — Sentence Transformer, дообученный на базе intfloat/multilingual-e5-large-instruct для создания плотных текстовых эмбеддингов. Модель использует XLM-RoBERTa с усреднением токеновых представлений и нормализацией; размер эмбеддинга — 1024, максимальная длина последовательности — 512 токенов. Для сравнения векторов подходит косинусное сходство. Модель ориентирована на турецкий язык. Её можно применять для семантического поиска, сравнения предложений и документов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение проводилось на наборе json из 920 106 примеров с парами и отрицательными примерами; используются MatryoshkaLoss и MultipleNegativesRankingLoss. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

masahiroid/japanese-reranker-xsmall-v2-mlx — японская версия модели переранжирования hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2, преобразованная сообществом в формат MLX. Исходная модель построена на ModernBERT и использует архитектуру cross-encoder с классификационной головой; версия содержит 36,7 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель оценивает релевантность пары текстов и помогает переупорядочивать результаты поиска или документы в RAG. Она рассчитана прежде всего на японский язык и также поддерживает английский. Формат MLX предназначен для запуска в экосистеме Apple MLX; README предлагает использовать библиотеку mlx-embeddings. Это неофициальная конверсия, авторство исходной модели принадлежит её разработчику. Лицензия — MIT.

Jina CLIP v2 — модель мультимодальных эмбеддингов общего назначения, разработанная Jina AI. Она совместно обучает текстовый энкодер Jina-XLM-RoBERTa и визуальный энкодер EVA02-L14, чтобы представлять текст и изображения в общем векторном пространстве для поиска и сопоставления. Модель содержит около 0,9 млрд параметров: 561 млн в текстовом энкодере и 304 млн в визуальном. Она принимает текст длиной до 8192 токенов и изображения разрешением до 512 × 512 пикселей, формируя эмбеддинги размерностью до 1024; размер векторов можно сократить до 64 с помощью Matryoshka-представлений. Модель предназначена для мультиязычного поиска по изображениям и текстам, поиска похожих изображений и текстов, а также для извлечения признаков в мультимодальных приложениях. В README заявлена поддержка 89 языков для мультиязычного поиска изображений; метаданные перечисляют языковые коды лишь для части из них. По словам разработчиков, версия v2 улучшает результаты v1 на 3% в задачах поиска текст-текст и текст-изображение. Модель доступна в форматах PyTorch, ONNX и Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с обязательной атрибуцией, но исключает коммерческое применение.

Карточка модели tomaarsen/jina-clip-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой jinaai/jina-clip-v2, поэтому описание составлено по ней. Jina CLIP v2 — модель мультимодальных эмбеддингов общего назначения, разработанная Jina AI. Она совместно обучает текстовый энкодер Jina-XLM-RoBERTa и визуальный энкодер EVA02-L14, чтобы представлять текст и изображения в общем векторном пространстве для поиска и сопоставления. Модель содержит около 0,9 млрд параметров: 561 млн в текстовом энкодере и 304 млн в визуальном. Она принимает текст длиной до 8192 токенов и изображения разрешением до 512 × 512 пикселей, формируя эмбеддинги размерностью до 1024; размер векторов можно сократить до 64 с помощью Matryoshka-представлений. Модель предназначена для мультиязычного поиска по изображениям и текстам, поиска похожих изображений и текстов, а также для извлечения признаков в мультимодальных приложениях. В README заявлена поддержка 89 языков для мультиязычного поиска изображений; метаданные перечисляют языковые коды лишь для части из них. По словам разработчиков, версия v2 улучшает результаты v1 на 3% в задачах поиска текст-текст и текст-изображение. Модель доступна в форматах PyTorch, ONNX и Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с обязательной атрибуцией, но исключает коммерческое применение.