I.1Поиск и навигация по информации

sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 — модель для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она обучена командой Sentence Transformers на архитектуре MPNet и подходит для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; для использования через Transformers поверх контекстных представлений токенов требуется корректная операция pooling. Число параметров — 136,7 млн, длина контекста — 514 токенов. Доступны варианты в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке.

Карточка модели KOLKAHORKOV/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели May112233567/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Модель mykor/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — версия sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, подготовленная для преобразования в формат GGUF. Это многоязычная модель на архитектуре XLM-RoBERTa с 124,3 млн параметров, предназначенная для получения эмбеддингов предложений и оценки их сходства. Она подходит для семантического поиска, сопоставления перефразировок и поиска близких по смыслу текстов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; метаданные указывают задачу sentence-similarity, а карточка также отмечает совместимость с извлечением признаков. Поддерживаются многочисленные языки, включая русский и английский. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели nonamehdj/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели qianxiaoliuying/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели test-alexpouliquen/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели wbs111424/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели yrrhall/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

jamiealexandre/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2-konni — модель Sentence-Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Она основана на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов, семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Разработчик карточки указывает Sentence-Transformers; README описывает базовую модель paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. Векторные представления подходят для поиска похожих фрагментов и группировки текстов по смыслу. Для использования с Transformers требуется корректно применять pooling к контекстным представлениям токенов; Sentence-Transformers упрощает этот шаг. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

paraphrase-TinyBERT-L6-v2 — модель sentence-transformers, обученная командой sentence-transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на архитектуре BERT и предназначена для получения эмбеддингов, которые можно сравнивать по смыслу. Модель подходит для семантического поиска, кластеризации текстов и оценки сходства предложений. Для работы с ней можно использовать библиотеку Sentence-Transformers; при использовании Transformers необходимо применить подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. Репозиторий содержит варианты в форматах PyTorch, safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели AzrilFahmiardi/persona-fit-embedding на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели razsarusi/plottwist-embedder на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, поэтому описание составлено по ней. all-mpnet-base-v2 — модель Sentence Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. В основе лежит microsoft/mpnet-base, дообученная контрастивным обучением на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру MPNet и принимает текст. Её можно применять для семантического поиска, извлечения информации и группировки похожих фрагментов. Текст длиннее 384 токенов модели обрезается; README рекомендует использовать её как кодировщик предложений и коротких абзацев. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели liddlefish/privacyembeddingv2_bge_small на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-en-v1.5 — компактная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для преобразования английского текста в векторы, которые можно использовать для поиска и сравнения смысловой близости. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных документов и вычисления сходства предложений, в том числе как компонент RAG-систем. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на английский язык; контексты длиннее 512 токенов не поддерживаются. Оценки сходства не следует трактовать как вероятности или применять фиксированный порог без калибровки.

ingeol/q2d — модель sentence-transformers на базе MPNet для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Её можно применять для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Модель обучена с функцией потерь BPRLoss из BEIR. Для использования доступны Sentence-Transformers и Transformers; при работе через Transformers требуется применить подходящий pooling к контекстным представлениям токенов. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в предоставленной карточке.

Querit-Reranker — мультиязычная модель ранжирования текстов, разработанная командой Querit. Она предназначена для оценки релевантности и переупорядочивания текстовых результатов, например при поиске и подготовке контекста для RAG-систем. Модель создана на основе собственной базовой MoE-модели Querit и дополнительно обучена для задач ранжирования на открытых и проприетарных данных. В карточке указана архитектура из 24 слоёв и 16 голов внимания, контекст до 128 тысяч токенов. Метаданные каталога указывают семейство DeepSeek V3, плотную архитектуру и 459,1 млн параметров; карточка README приводит для модели другой показатель общего числа параметров — 4,92 млрд с активными 0,43 млрд. Поддерживаются китайский, английский, испанский, французский, немецкий, русский, корейский и японский языки. Модель принимает текст и выдаёт оценки ранжирования. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Rasputin312/qwen3-8B-finetune на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.

Карточка модели trentmkelly/qwen3-emb-0.6b-stylometry-v11 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 1kxia/Qwen3-Embedding-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, представленная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это плотная архитектура с 507,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель преобразует текст в векторы размерностью от 32 до 1024 и позволяет задавать инструкцию для конкретной задачи. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения текстов, сравнения предложений, классификации и кластеризации текста, поиска по коду и межъязыкового сопоставления. Она поддерживает более 100 языков, включая языки программирования, и рассчитана на многоязычные и межъязыковые сценарии. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает всю серию Qwen3 Embedding, поэтому приведённые в ней лидерские результаты относятся к модели 8B, а не подтверждают такие же результаты для версии 0.6B. Для работы с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее: более ранние версии могут выдавать ошибку распознавания архитектуры Qwen3.

AIArchiveInfo/Qwen3-Embedding-0.6B — побитовая архивная копия Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B, разработанной командой Qwen. Это плотная модель семейства Qwen3 с 507,6 млн параметров, предназначенная для преобразования текстов в векторные представления и сравнения их семантической близости. Она подходит для поиска по тексту и коду, классификации и кластеризации текстов, поиска параллельных фрагментов на разных языках и построения семантического поиска. Модель поддерживает более 100 языков, контекст до 32 768 токенов и настраиваемую размерность эмбеддингов от 32 до 1024. Она учитывает инструкции, заданные для конкретной задачи; исходная карточка рекомендует формулировать их на английском в многоязычных сценариях. Для работы с архитектурой Qwen3 требуется Transformers версии 4.51.0 или новее. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0; согласно карточке, эта копия не обучалась и не изменялась.

Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, представленная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это плотная архитектура с 507,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель преобразует текст в векторы размерностью от 32 до 1024 и позволяет задавать инструкцию для конкретной задачи. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения текстов, сравнения предложений, классификации и кластеризации текста, поиска по коду и межъязыкового сопоставления. Она поддерживает более 100 языков, включая языки программирования, и рассчитана на многоязычные и межъязыковые сценарии. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает всю серию Qwen3 Embedding, поэтому приведённые в ней лидерские результаты относятся к модели 8B, а не подтверждают такие же результаты для версии 0.6B. Для работы с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее: более ранние версии могут выдавать ошибку распознавания архитектуры Qwen3.

Qwen3-Embedding-0.6B-auto — текстовая модель для создания эмбеддингов, опубликованная в репозитории michaelfeil и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это дообученная плотная архитектура Qwen3 примерно с 508 млн параметров; она принимает текст и возвращает векторы размерностью от 32 до 1024. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и более 100 языков, включая языки программирования. Модель предназначена для поиска и извлечения текстов и кода, сравнения смысловой близости, классификации, кластеризации и поиска параллельных текстов. Она учитывает инструкции, заданные для конкретной задачи, и позволяет настраивать размер вектора. Для работы с архитектурой Qwen3 требуется Transformers версии 4.51.0 или новее; без инструкции на стороне запроса качество поиска в некоторых сценариях может снизиться примерно на 1–5%. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели zhlo/Qwen3-Embedding-0.6B-deploy на Hugging Face совпадает с карточкой woodx/Qwen3-Embedding-0.6B-SGLang, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B-SGLang — дообученная модель семейства Qwen3, представленная в репозитории woodx и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Она преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска и сопоставления текстов. Модель содержит около 507,6 млн параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и формирует векторы размерностью от 32 до 1024 с возможностью задавать инструкцию под задачу. Модель предназначена для многоязычного поиска по текстам и коду, классификации и кластеризации текстов, поиска параллельных фрагментов на разных языках и задач семантического сходства. В карточке серии заявлена поддержка более 100 языков. Для улучшения результатов поиска рекомендуется задавать подходящую инструкцию; в многоязычных сценариях авторы советуют формулировать её на английском. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели freedom-signal/Qwen3-Embedding-0.6B-f16 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen3-Embedding-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, представленная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это плотная архитектура с 507,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель преобразует текст в векторы размерностью от 32 до 1024 и позволяет задавать инструкцию для конкретной задачи. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения текстов, сравнения предложений, классификации и кластеризации текста, поиска по коду и межъязыкового сопоставления. Она поддерживает более 100 языков, включая языки программирования, и рассчитана на многоязычные и межъязыковые сценарии. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает всю серию Qwen3 Embedding, поэтому приведённые в ней лидерские результаты относятся к модели 8B, а не подтверждают такие же результаты для версии 0.6B. Для работы с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее: более ранние версии могут выдавать ошибку распознавания архитектуры Qwen3.

Qwen3-Embedding-0.6B-SGLang — дообученная модель семейства Qwen3, представленная в репозитории woodx и основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Она преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска и сопоставления текстов. Модель содержит около 507,6 млн параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и формирует векторы размерностью от 32 до 1024 с возможностью задавать инструкцию под задачу. Модель предназначена для многоязычного поиска по текстам и коду, классификации и кластеризации текстов, поиска параллельных фрагментов на разных языках и задач семантического сходства. В карточке серии заявлена поддержка более 100 языков. Для улучшения результатов поиска рекомендуется задавать подходящую инструкцию; в многоязычных сценариях авторы советуют формулировать её на английском. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Rasputin312/Qwen3-Embedding-4B_both_0_pct_3_epochs на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.

michaelfeil/Qwen3-Embedding-8B-auto — текстовая модель эмбеддингов на архитектуре Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B-Base. Она предназначена для преобразования текстов в векторы и поиска по смыслу, включая поиск по документам и коду, классификацию, кластеризацию, ранжирование и сопоставление параллельных текстов. Модель содержит 7,6 млрд параметров, поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным и выдаёт эмбеддинги размерностью до 4096; README указывает настраиваемый диапазон размерностей от 32 до 4096 и поддержку инструкций для конкретной задачи. Модель заявлена как многоязычная, с поддержкой более 100 языков, а также языков программирования. Среди сильных сторон — длинный контекст, настраиваемая размерность векторов и широкий набор задач поиска и сопоставления. Для качественного поиска рекомендуется задавать инструкции; автор отмечает, что их отсутствие может снижать качество поиска на 1–5%. Для работы с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее. Лицензия — Apache-2.0.

alexliap/Qwen3-Embedding-8B-FP8-DYNAMIC — динамически квантованная версия текстовой embedding-модели Qwen3-Embedding-8B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для преобразования текста в векторные представления и задач семантического поиска, извлечения документов и кода, классификации, кластеризации и межъязыкового поиска. Она поддерживает более 100 языков, включая языки программирования, а также кросс-язычные сценарии. Модель содержит около 8 млрд параметров, имеет контекст длиной до 32K токенов и максимальную размерность эмбеддингов 4096. Благодаря поддержке Matryoshka Representation Learning можно выбирать размер выходного вектора от 32 до 4096 измерений, а инструкции во входных данных позволяют адаптировать поведение под конкретную задачу, язык или сценарий. Производный вариант использует схему FP8_DYNAMIC: все Linear-слои квантованы в FP8, веса масштабируются по каналам, активации — динамически по токенам, а слой embed_tokens сохраняется в формате bfloat16. Ключевое преимущество версии — примерно двукратное снижение потребления памяти по сравнению с исходной моделью в bfloat16 при сохранении возможностей Qwen3-Embedding-8B. Исходная модель показывала высокий результат в многоязычном рейтинге MTEB, однако в README нет отдельных результатов для квантованной версии, поэтому возможное влияние квантования на качество не уточняется. Для развёртывания указан vLLM с режимом pooling, преобразованием в embedding и поддержкой compressed-tensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/Qwen3-Embedding-8B-mxfp8 — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, подготовленная сообществом mlx-community в формате MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-8B. Она предназначена для получения векторных представлений текста, сравнения сходства предложений и поиска по семантической близости. Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска фрагментов для RAG и ранжирования текстов по сходству. Репозиторий README указывает на формат MLX и пакет mlx-embeddings версии 0.0.3; метаданные также отмечают форматы safetensors и возможности эмбеддингов. Лицензия — Apache-2.0. Данные не подтверждают отдельную поддержку конкретных естественных языков.