I.1Поиск и навигация по информации

F2LLM-v2-8B — многоязычная модель эмбеддингов из семейства F2LLM-v2, представленная CodeFuse AI. Это дообученная версия предварительной модели F2LLM-v2-8B-Preview на основе архитектуры Qwen3; она содержит 7,6 млрд параметров и рассчитана на извлечение признаков из текста. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно использовать для семантического поиска, ранжирования и сопоставления текстов. Семейство обучено на составном наборе из 60 млн отобранных общедоступных примеров и поддерживает более 200 языков, уделяя особое внимание языкам с малым объёмом ресурсов. Карточка сообщает результаты уровня state of the art на ряде бенчмарков MTEB. Модель поддерживает инструкции для запросов; обучение с Matryoshka Representation Learning позволяет сокращать размер эмбеддингов для экономии памяти и ускорения векторного поиска. Длина контекста — 40 960 токенов. Использовать можно через Transformers и Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели noname002/google-embeddinggemma-300m-3fre-df-bkai на Hugging Face совпадает с карточкой google/embeddinggemma-300m, поэтому описание составлено по ней. EmbeddingGemma — компактная модель эмбеддингов Google DeepMind на 300 млн параметров, построенная на Gemma 3 с инициализацией T5Gemma. Она преобразует текстовые запросы и документы в векторы и предназначена для семантического поиска, оценки сходства, классификации и кластеризации. Модель поддерживает более 100 языков и рассчитана на локальное использование на телефонах и компьютерах с ограниченными ресурсами. Модель принимает текст с контекстом до 2048 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью 768; с помощью Matryoshka Representation Learning размерность можно сократить до 512, 256 или 128 с последующей нормализацией. Она подходит для поиска документов и кода по запросу, поиска материалов для систем вопросов и ответов, обнаружения дубликатов и тематической группировки текстов. Для работы предусмотрена библиотека Sentence Transformers. Качество представлений зависит от охвата и возможных смещений обучающих данных; модель может хуже учитывать тонкие языковые оттенки, сарказм и переносный смысл. Лицензия указана как Gemma; применяются условия использования Gemma и её политика запрещённого использования.

gte-base — модель для получения векторных представлений текста из семейства General Text Embeddings (GTE), разработанная Alibaba DAMO Academy. Она основана на архитектуре BERT и обучена на большом корпусе пар текстов с разметкой релевантности с использованием многоэтапного контрастивного обучения. Модель предназначена для поиска информации, оценки семантического сходства предложений и ранжирования текстов; её также можно применять для кластеризации и классификации текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, формирует эмбеддинги размерности 768 и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Доступны форматы PyTorch и ONNX. В сравнении на бенчмарке MTEB модель показала средний результат 62,39 по 56 задачам согласно карточке модели. Поддерживается английский язык; более длинные тексты обрезаются до 512 токенов. Лицензия — MIT.

Карточка модели DeepanBabu/gte-Qwen2-1.5B-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct, поэтому описание составлено по ней. gte-Qwen2-1.5B-instruct — модель текстовых эмбеддингов из семейства GTE, разработанная Alibaba NLP на базе Qwen2-1.5B. Она преобразует тексты в векторы размерности 1536 и предназначена для поиска по смыслу, сравнения предложений, ранжирования и других задач, использующих текстовые представления. Модель поддерживает инструкции для запросов и обучалась на многоязычных данных из разных областей; в карточке указано контекстное окно 131 072 токена, тогда как README описывает максимальную длину входа 32 000 токенов. В основе — архитектура Qwen2 с причинной языковой моделью, дополненной двунаправленным механизмом внимания для контекстного представления текста. В README заявлены сценарии для широкого круга языков и задач, но конкретный список языков не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Для запуска README указывает зависимости transformers версии 4.39.2 или новее и flash_attn версии 2.5.6 или новее.

Карточка модели Aliados/harrier-oss-v1-270m на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/harrier-oss-v1-270m, поэтому описание составлено по ней. harrier-oss-v1-270m — разработанная Microsoft мультиязычная модель для получения плотных текстовых эмбеддингов. Она использует декодерную архитектуру Gemma 3 Text с пуллингом последнего токена и L2-нормализацией. Размер модели — 257 млн параметров по метаданным; размерность эмбеддингов — 640, максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, оценки сходства текстов, кластеризации, классификации, поиска параллельных фрагментов и ранжирования. Для адаптации эмбеддингов к сценарию README рекомендует добавлять к запросу краткую инструкцию; для документов инструкции не требуются. Модель обучалась контрастивным методом на мультиязычных данных, а вариант на 270 млн параметров дополнительно обучался с дистилляцией от более крупных моделей. Заявлена поддержка широкого набора языков, включая русский; перечисленные в карточке языки не исчерпывают весь список. Лицензия — MIT. README сообщает о высоких результатах на Multilingual MTEB v2, но воспроизведённые оценки могут немного различаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch.

onnx-community/harrier-oss-v1-270m-ONNX — ONNX-версия мультиязычной модели эмбеддингов harrier-oss-v1-270m, разработанной Microsoft и подготовленной для использования с Transformers.js. Модель преобразует текст в плотные векторные представления размерностью 640, используя decoder-only архитектуру, pooling по последнему непустому токену и L2-нормализацию. Она поддерживает до 32 768 токенов в контексте и обучена на контрастивных задачах с дополнительной дистилляцией от более крупных embedding-моделей. Модель предназначена для семантического поиска и retrieval, кластеризации, оценки семантического сходства, классификации, поиска параллельных текстов и reranking. Она поддерживает широкий набор языков, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, корейский, испанский, французский, немецкий и многие другие. Для запросов рекомендуется добавлять однострочную инструкцию, описывающую задачу; для документов инструкции не требуются. По данным карточки, модель получила оценку 66,5 на Multilingual MTEB v2 на момент выпуска. К сильным сторонам относятся широкая языковая поддержка, большой максимальный контекст, компактный размер 270 млн параметров и возможность запуска через Transformers.js, включая WebGPU. Результаты могут немного отличаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch. Модель предназначена для текстовых данных и не описана как мультимодальная. Лицензия — MIT.

Карточка модели joaorobson/harrier-oss-v1-27b на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/harrier-oss-v1-27b, поэтому описание составлено по ней. harrier-oss-v1-27b — разработанная Microsoft многоязычная модель для получения плотных текстовых эмбеддингов. Она использует декодерную архитектуру Gemma3TextModel с last-token pooling и L2-нормализацией; в метаданных указано 28,3 млрд параметров, а README для варианта 27B приводит размерность эмбеддинга 5376 и максимум 32 768 токенов. Метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, кластеризации, оценки сходства предложений, классификации, поиска параллельных текстов и ранжирования. По README, Harrier OSS v1 достигла результата 74,3 на Multilingual MTEB v2 для варианта 27B. Для запросов рекомендуется добавлять короткую инструкцию с описанием задачи; отсутствие инструкции может снизить качество. Метаданные подтверждают многоязычность и широкий список языков, а README также перечисляет русский. Модель распространяется под лицензией MIT. Это текстовая модель эмбеддингов: она принимает текст и выдаёт векторы, а качество зависит от формулировки инструкции и используемого сценария; результаты могут немного различаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch.

harrier-oss-v1-27b — разработанная Microsoft многоязычная модель для получения плотных текстовых эмбеддингов. Она использует декодерную архитектуру Gemma3TextModel с last-token pooling и L2-нормализацией; в метаданных указано 28,3 млрд параметров, а README для варианта 27B приводит размерность эмбеддинга 5376 и максимум 32 768 токенов. Метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, кластеризации, оценки сходства предложений, классификации, поиска параллельных текстов и ранжирования. По README, Harrier OSS v1 достигла результата 74,3 на Multilingual MTEB v2 для варианта 27B. Для запросов рекомендуется добавлять короткую инструкцию с описанием задачи; отсутствие инструкции может снизить качество. Метаданные подтверждают многоязычность и широкий список языков, а README также перечисляет русский. Модель распространяется под лицензией MIT. Это текстовая модель эмбеддингов: она принимает текст и выдаёт векторы, а качество зависит от формулировки инструкции и используемого сценария; результаты могут немного различаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch.

Карточка модели cern6959/intfloat_multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

jina-embeddings-v5-text-small — мультиязычная плотная модель эмбеддингов пятого поколения от Jina AI, предназначенная для преобразования текста в векторы. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3-0.6B-Base с дистилляцией эмбеддингов Qwen3-Embedding-4B и контрастивным обучением для отдельных задач. В README указано 677 млн параметров, а в метаданных — 507,9 млн; максимальная длина последовательности составляет 32 768 токенов. Модель подходит для семантического поиска и извлечения документов, сопоставления текстов, кластеризации и классификации. По карточке она поддерживает более 119 языков, а в бенчмарках показывает 71,7 на MTEB English v2 и 67,7 на MMTEB. Эмбеддинги рассчитаны на устойчивую работу при усечении текста и бинарном квантовании. Для ускорения инференса рекомендуется flash-attention, но она не обязательна; доступно использование через Transformers, Sentence Transformers и Elastic Inference Service. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

MoD-Embedding — текстовая модель эмбеддингов, созданная путём дообучения Qwen/Qwen3-Embedding-4B разработчиком bflhc. Она преобразует тексты в векторы для семантического поиска, извлечения информации, сравнения и кластеризации документов, межъязыкового поиска и классификации с использованием эмбеддингов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3, около 3,7 млрд параметров и размерность эмбеддингов 2560; для запуска указана библиотека Sentence Transformers. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, README — максимальную длину последовательности 32 768 токенов. Поддерживаются английский, китайский и другие языки. Модель ориентирована на задачи поиска и сопоставления текстов и выдаёт эмбеддинги; она не предназначена для генерации текста. README отмечает, что качество может различаться в зависимости от предметной области и языка, а для очень длинных документов может потребоваться усечение. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели AbdullahMoQH/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели Karmukilan/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели mikelalda/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели NaganoJRC/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели hajkis-glami/multilingual-e5-base-embeddings на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели aiacademyvn/multilingual-e5-large-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Nextcloud-AI/multilingual-e5-large-instruct, поэтому описание составлено по ней. Nextcloud-AI/multilingual-e5-large-instruct — модель текстовых эмбеддингов семейства E5, основанная на XLM-RoBERTa-large. Разработчики исходной модели — Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder и Furu Wei; репозиторий Nextcloud-AI содержит её копию. Модель имеет 24 слоя и размерность эмбеддинга 1024, насчитывает 658,7 млн параметров и принимает текст длиной до 514 токенов по метаданным; README предупреждает об усечении длинных текстов до 512 токенов. Она предназначена для создания векторных представлений текста и поддерживает извлечение признаков и сравнение предложений. Подходит для поиска документов по смыслу, ранжирования пассажей и оценки семантического сходства. При кодировании запроса рекомендуется добавлять краткую инструкцию, описывающую задачу; к документам такую инструкцию добавлять не требуется. Модель поддерживает 100 языков XLM-RoBERTa, хотя качество может снижаться для языков с малым объёмом обучающих данных. Репозиторий предоставляет веса в форматах safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. README указывает, что результаты могут немного отличаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch, а абсолютные значения косинусного сходства не следует трактовать как универсальную оценку: для поиска важнее относительный порядок результатов.

Nextcloud-AI/multilingual-e5-large-instruct — модель текстовых эмбеддингов семейства E5, основанная на XLM-RoBERTa-large. Разработчики исходной модели — Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder и Furu Wei; репозиторий Nextcloud-AI содержит её копию. Модель имеет 24 слоя и размерность эмбеддинга 1024, насчитывает 658,7 млн параметров и принимает текст длиной до 514 токенов по метаданным; README предупреждает об усечении длинных текстов до 512 токенов. Она предназначена для создания векторных представлений текста и поддерживает извлечение признаков и сравнение предложений. Подходит для поиска документов по смыслу, ранжирования пассажей и оценки семантического сходства. При кодировании запроса рекомендуется добавлять краткую инструкцию, описывающую задачу; к документам такую инструкцию добавлять не требуется. Модель поддерживает 100 языков XLM-RoBERTa, хотя качество может снижаться для языков с малым объёмом обучающих данных. Репозиторий предоставляет веса в форматах safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. README указывает, что результаты могут немного отличаться в зависимости от версий Transformers и PyTorch, а абсолютные значения косинусного сходства не следует трактовать как универсальную оценку: для поиска важнее относительный порядок результатов.

Marqo/multilingual-e5-small — клон модели multilingual-e5-small, основанной на intfloat/multilingual-e5-small. Изменение относительно оригинала — исправленный pad_token_id в config.json. Это плотная BERT-модель с 12 слоями и размерностью эмбеддингов 384; она выдаёт текстовые векторы для оценки сходства и поиска по смыслу. Модель содержит 124,3 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, Safetensors и ONNX. Модель предназначена для многоязычного семантического сходства, поиска фрагментов по запросам, поиска перефразировок и межъязыкового поиска. Для обучения использовалась смесь многоязычных наборов данных; заявлена поддержка 100 языков, хотя качество может снижаться для языков с малым объёмом данных. Для корректной работы следует добавлять префиксы «query: » и «passage: » в соответствии с типом входного текста. Длинные тексты обрезаются до 512 токенов; лицензионные условия — MIT.

Multilingual-E5-small — многоязычная модель текстовых эмбеддингов семейства E5, основанная на архитектуре BERT. В карточке указаны 12 слоёв и размерность эмбеддинга 384; метаданные сообщают о 124,3 млн параметров и формате ONNX. Модель инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель предназначена для получения векторных представлений текстов и оценки их семантического сходства. Её можно применять для поиска и ранжирования пассажей, семантического поиска, сопоставления парафразов и межъязыкового поиска. Для поиска по запросу и документам следует добавлять префиксы «query: » и «passage: » соответственно; для симметричных задач и использования эмбеддингов как признаков применяется «query: ». Модель поддерживает 100 языков, однако качество может снижаться для языков с малым объёмом ресурсов. Тексты длиннее 512 токенов обрезаются. Лицензия — MIT.

Карточка модели mihaylovnikitos/multilingual-e5-small-softenginer на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

multi-qa_v1-mpnet-mean_cos — модель SentenceTransformers для получения векторных представлений предложений и текстов. Её разработали участники Hugging Face Community Week в проекте по обучению моделей эмбеддингов; в основе лежит microsoft/mpnet-base, дообученная в сиамской схеме с контрастивной целью. Размер модели — 136,7 млн параметров, архитектура — MPNet, формат весов — PyTorch, контекст — до 514 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства вопросов и ответов, кластеризации и других сценариев, где нужно сопоставлять тексты по смыслу. Она кодирует входной текст в вектор, используя mean pooling скрытых состояний. Обучение проводилось на парах вопросов и ответов Stack Exchange, а также данных MSMARCO, NQ и TriviaQA, что делает модель ориентированной на поиск ответов по запросам. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; README не указывает отдельную языковую специализацию. Это энкодер для извлечения признаков, а не генеративная модель ответов. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана.

Карточка модели dititce/mxbai-rerank-large-v2-seq на Hugging Face совпадает с карточкой michaelfeil/mxbai-rerank-large-v2-seq, поэтому описание составлено по ней. michaelfeil/mxbai-rerank-large-v2-seq — вариант семейства Mixedbread mxbai-rerank-large-v2, представленный как классификатор последовательностей на архитектуре Qwen2. Модель предназначена для ранжирования пар «запрос—документ»: она оценивает релевантность кандидатов и помогает выбирать подходящие фрагменты для поисковой выдачи и RAG. В карточке указаны поддержка кода и длинного контекста; метаданные указывают 1,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на многоязычный поиск; разработчики заявляют поддержку более 100 языков и особенно сильные результаты на английском и китайском. В README приведены результаты тестов BEIR, мультиязычного и китайского поиска, поиска по коду, а также задержка на A100, но эти показатели зависят от условий измерения. Для использования через классификационный интерфейс требуется специальный шаблон промпта. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Карточка модели jainam02/qwen3-8b-mh-st3-v3-merged на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-8B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная архитектура Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B-Base для получения векторных представлений текста. Модель предназначена для семантического поиска и ранжирования, а также поддерживает классификацию, кластеризацию, поиск по коду и межъязыковой поиск. Модель поддерживает более 100 естественных и программных языков, обрабатывает длинные последовательности с контекстом до 40 960 токенов по метаданным и выдаёт эмбеддинги размерностью до 4096; README также сообщает о настройке выходной размерности от 32 до 4096. Можно задавать инструкции для конкретной задачи, языка или сценария. Модель рассчитана на получение векторов из текста; метаданные также отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов, но основной сценарий этой версии — эмбеддинги. По данным карточки, версия 8B заняла первое место в мультиязычном рейтинге MTEB на 5 июня 2025 года с результатом 70,58. Для некоторых задач retrieval README отмечает снижение качества примерно на 1–5% без подходящей инструкции. Для работы с поддержкой Qwen3 требуется Transformers 4.51.0 или новее. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Content-AI/Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели ejenpkewSnau/Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели southwood-luo/Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-0.6B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,6 млн параметров. Модель предназначена для преобразования текста в векторы и поиска семантически близких текстов; её применяют для поиска и извлечения документов, поиска по коду, классификации, кластеризации и сопоставления параллельных текстов. Модель поддерживает более 100 естественных языков и языков программирования, обрабатывает контекст до 32 768 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью до 1024, включая пользовательские размерности от 32 до 1024. Она поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу, язык или сценарий, что может улучшать качество поиска. README описывает серию как сильную в многоязычных задачах эмбеддингов, но приведённые в нём отдельные лидирующие результаты относятся к модели 8B, а не к версии 0.6B. Для использования требуется совместимая версия Transformers: в версиях ранее 4.51.0 возможно возникновение ошибки распознавания архитектуры. Лицензия — Apache-2.0.