II.6Документация и сопровождение разработки

Карточка модели Zhangdanyang/Qwen3-Coder-30B-A3B-SFT-TH-4epoch на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — инструктивная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная модель семейства Qwen3 MoE: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; в архитектуре 48 слоёв и 128 экспертов, из которых задействуются 8. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и использования в браузерных сценариях. Большое окно контекста помогает разбирать целые репозитории; модель также поддерживает специальный формат вызова функций. Выпускается только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки ``` в ответах. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанная командой Qwen и подготовленная Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на кодинг-агентов и локальную разработку. Модель предназначена для написания и анализа кода, длительных многошаговых задач, использования инструментов и восстановления после ошибок выполнения. Она поддерживает интеграцию с CLI- и IDE-средами, включая Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae и Cline. Модель работает только в режиме без пошагового рассуждения и не генерирует блоки <think></think>. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts: всего 80 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Используется fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Такая конфигурация обеспечивает высокую вычислительную эффективность при сохранении возможностей крупной модели, однако для локального запуска требуются значительные аппаратные ресурсы, особенно при использовании длинного контекста; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать его размер. Языки и мультимодальные возможности в карточке явно не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RexBERT-large-embed-pf-v0.2 — англоязычная модель эмбеддингов на базе Sentence Transformers, разработанная дообучением thebajajra/RexBERT-large на корпусе nomic-embed-unsupervised-data. Архитектура ModernBERT с mean pooling преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; для оценки сходства используется косинусная мера. Модель содержит 394,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 7999 токенов по метаданным Hugging Face. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Обучающие примеры включали пары запросов и документов; язык модели — английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

JakubJanusz/roberta-8k-ownRep — модель Sentence Transformers, дообученная на базе PKOBP/polish-roberta-8k. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; архитектура состоит из RobertaModel и mean pooling, а сходство между векторами оценивается косинусной метрикой. Модель принимает текст и рассчитана на последовательности длиной до 8194 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения текстов и поиска по смыслу. Её также можно применять для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Польская языковая направленность следует из базовой модели; карточка не приводит отдельной лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

ABrinkmann/sbert_xtremedistil-l6-h256-uncased-mean-cosine-h32 — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, разработанная ABrinkmann. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 32 для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 14,1 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для поиска похожих фраз и документов, группировки текстов по смыслу и построения систем поиска по эмбеддингам. При обучении использовалась CosineSimilarityLoss. Лицензия в предоставленных данных не указана.

S-BioBert-snli-multinli-stsb — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, представленная пользователем pritamdeka. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения смысла и поиска семантически близких текстов. Модель подходит для семантического поиска, кластеризации и вычисления сходства между текстами. Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Её обучали с функцией потерь CosineSimilarityLoss; название и карточка указывают на обучение с использованием SNLI, MultiNLI и STS-B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ys7yoo/sentence-roberta-klue-sts — модель Sentence-Transformers на архитектуре RoBERTa для сопоставления смысла предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, кластеризации и вычисления сходства. В метаданных указано 137,8 млн параметров и контекст длиной до 514 токенов. Модель обучалась с функцией CosineSimilarityLoss и использует PyTorch. Она подходит для построения эмбеддингов и ранжирования текстов по смысловой близости. Название и данные карточки указывают на связь с KLUE STS, однако подробности обучающего набора, точные поддерживаемые языки и условия лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Pyjay/sentence-transformers-multilingual-snli-v2-500k — модель эмбеддингов предложений на базе XLM-RoBERTa, опубликованная пользователем Pyjay. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель обучалась с использованием Sentence-Transformers и функций потерь SoftmaxLoss и CosineSimilarityLoss. В карточке указано многоязычное назначение, однако конкретный список поддерживаемых языков не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Chadeh/setfit-minilm-distilled на Hugging Face совпадает с карточкой chiragme/setfit-minilm-distilled-ledgar, поэтому описание составлено по ней. chiragme/setfit-minilm-distilled-ledgar — модель семейства BERT на базе Sentence-Transformers, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384. Её можно применять для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов по смыслу. В метаданных указаны 18,8 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат PyTorch; README описывает обучение с CosineSimilarityLoss. Название репозитория указывает на связь с SetFit, MiniLM и Ledgar, однако README и метаданные не уточняют базовую модель, набор данных или специализацию обучения, поэтому эти детали нельзя подтвердить. Модель принимает текст и выдаёт векторы; лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

shibing624/text2vec-base-multilingual — многоязычная модель эмбеддингов предложений, разработанная командой text2vec. Она дообучена методом CoSENT на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 и преобразует предложения или короткие абзацы в плотные векторы размерности 384 для сравнения семантической близости. Модель содержит 124,3 млн параметров, использует архитектуру BERT и библиотеку sentence-transformers; длина контекста — до 512 токенов по метаданным, а README указывает ограничение 256 word pieces, после которого вход усекается. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления текстов, оценки сходства предложений, кластеризации и получения векторных представлений. В README заявлена поддержка немецкого, английского, испанского, французского, итальянского, нидерландского, польского, португальского, русского и китайского языков; метаданные подтверждают все перечисленные языки, кроме испанского. Для модели доступны веса PyTorch, safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает об улучшении относительно базовой модели на тестах для китайского и английского языков, но не приводит здесь численных результатов именно для этой модели.

Hoax0930/tf_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, создающая плотные векторы размерностью 768 для предложений и абзацев. В репозитории указано 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов. Модель предназначена для построения эмбеддингов, семантического поиска и кластеризации текстов. Её можно применять для поиска похожих фрагментов и сравнения семантической близости предложений; README описывает обучение с CosineSimilarityLoss. Метаданные указывают формат PyTorch и возможность извлечения эмбеддингов. Карточка не сообщает конкретный перечень поддерживаемых языков, поэтому многоязычность из названия модели не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных отсутствует. Результаты зависят от языка и предметной области; для сравнения векторов и поиска требуется подходящая метрика или индекс.

TimeR4-SentenceBERT-MultiTQ — модель эмбеддингов на базе MPNet, опубликованная пользователем 902chris. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. Модель содержит 139,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Sentence Transformers. В README указано обучение с ContrastiveTensionLoss и внутрипакетными негативными примерами. Модель подходит для построения текстового поиска и группировки семантически близких фрагментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это модель Sentence Transformers на базе архитектуры BERT, созданная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Её можно применять для семантического поиска и кластеризации текстов, сравнивая полученные представления по близости. Модель обучалась с Triplet Loss и евклидовой метрикой расстояния. Она содержит 124,3 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Для использования подходят библиотека sentence-transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Языки и лицензия в предоставленных сведениях не определены.

KFST/XLMRoberta-en-da-sv-nb — модель эмбеддингов предложений на базе XLM-RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Модель предназначена для поиска смысловой близости между текстами и организации текстовых коллекций по смыслу. В названии указаны английский, датский, шведский и норвежский языки; это согласуется с использованием модели для многоязычных текстовых представлений в этих языках. Для применения можно использовать Sentence-Transformers либо Transformers с соответствующей операцией pooling. В карточке приведено обучение с MSELoss, но подробные результаты оценки и сведения о тренировочных данных не представлены. Лицензия в доступных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240412205533-best 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.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-2-2-0-0-cls-qli_6-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240417105647-latest 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.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-3-2-0-0-cls-qli_0-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240423213707-best 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.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-3-2-0-0-cls-qli_0-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240424001745-latest 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.

Карточка модели avsolatorio/01-600-11-1-4-2-0-0-cls-qli_0-normed-384-512_ASYM_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240424004605-best 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.

Модель avsolatorio/20-100-11-1-0-1-0-0-cls_GIST_avsolatorio_BAAI_bge-base-en-v1.5_1024-20240127160829-best — вариант BAAI/bge-base-en-v1.5, подготовленный avsolatorio: длина входной последовательности увеличена с 512 до 1024 токенов. Это модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT с 136,7 млн параметров, которая преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Её можно использовать для извлечения эмбеддингов, семантического поиска и кластеризации текста. Модель рассчитана на англоязычный текст. Хотя окно увеличено до 1024 токенов, автор отмечает, что модель не дообучалась для последовательностей длиннее 512 токенов, поэтому качество на более длинных текстах может быть ниже. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных источниках не приведена.

Watwat100/256data — модель на базе MPNet, опубликованная в формате PyTorch и упакованная для Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 514 токенов. При обучении использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss. Веса можно применять для построения эмбеддингов и оценки смысловой близости текстов в сценариях поиска и анализа коллекций документов. Лицензия в доступных данных не указана.

lunz21/aa-abr-names-model — модель на базе MPNet, опубликованная пользователем lunz21 и оформленная для библиотеки Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 514 токенов. В README указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Это позволяет применять модель для получения эмбеддингов и оценки сходства текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия и конкретные языки в предоставленных данных не установлены.

Agents-A1-4B-kimi-Preview-heretic — текстовая чат-модель для задач программирования и агентных сценариев, опубликованная автором hotdogs. Это дообученная и изменённая с помощью abliteration версия hotdogs/Agents-A1-4B-kimi-Preview; в README указана архитектура на базе InternScience/Agents-A1-4B. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 dense, около 3,4 млрд параметров по метаданным и контекст до 262 144 токенов. Распространяется в формате safetensors с весами BF16; лицензия — AGPL-3.0. Модель предназначена для генерации кода, планирования и отладки, пошаговых рассуждений, многоходовых диалогов и вызова инструментов в агентных сценариях. README сообщает, что модель прошла abliteration для снижения склонности к отказам и заявляет сохранение качества работы с кодом; эти показатели приведены автором и не являются независимой оценкой. Карточка отмечает английский и тайский языки, а также поддержку сценариев с кодом на нескольких языках программирования. Версия обозначена как preview, а автор предупреждает, что модель может выдавать оскорбительный, вредный или неподходящий контент.

teven/all_bs160_allneg — модель на базе MPNet для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она содержит 136,7 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 768 и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch и используется через библиотеку Sentence-Transformers. Эмбеддинги подходят для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. При обучении применялась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. В карточке не указаны обучающие языки и лицензия, поэтому применимость к конкретному языку и условия распространения требуют проверки.

all_datasets_v3_MiniLM-L6 — модель эмбеддингов предложений, разработанная в рамках Community week Hugging Face. Она предназначена для кодирования текста в вектор, отражающий его семантическое содержание, и обучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из объединения нескольких датасетов. В основе — шестислойная MiniLM-L6-H384-uncased, полученная из microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased; модель содержит 25,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Векторы подходят для поиска информации, кластеризации текстов и оценки сходства предложений. Модель имеет архитектуру BERT и доступна в формате PyTorch; README демонстрирует использование с библиотекой SentenceTransformers. Метаданные указывают английский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели darylnigel/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой optimum/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. optimum/all-MiniLM-L6-v2 — конверсия в формат ONNX модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, разработанной в рамках проекта Hugging Face Community Week. Это компактный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров, который преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384 для сравнения семантики. Метаданные указывают контекст до 512 токенов; README сообщает, что по умолчанию вход длиннее 256 word pieces обрезается. Модель предназначена для поиска по смыслу, вычисления сходства предложений и кластеризации текстов. Она обучена контрастивным методом на наборе более чем из миллиарда пар предложений, начиная с предобученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Kapiche/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction, поэтому описание составлено по ней. valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction — англоязычная модель для получения векторных представлений предложений и коротких абзацев. Это Sentence-Transformers-модель на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров, создающая плотные эмбеддинги размерности 384. В README описано дообучение контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений на основе nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased; метаданные указывают формат PyTorch и контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Эмбеддинги можно использовать для ранжирования кандидатов по близости векторных представлений, в том числе при извлечении ключевых слов из текста. По умолчанию тексты длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. README не приводит отдельную лицензию, а метаданные обозначают её как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория. Модель обучалась преимущественно на англоязычных данных; качество для других языков не подтверждено.

KhaledReda разработал all-MiniLM-L6-v72-pair_score как Sentence Transformers энкодер, дообученный на парах текстов с оценками сходства из набора pairs_with_scores_v58. Модель основана на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 и использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией выходного вектора. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство можно оценивать косинусной мерой. Она подходит для поиска семантически близких текстов, сравнения предложений и абзацев, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Основной язык — английский. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, тогда как метаданные сообщают контекст 512 токенов. Число параметров — 25,9 млн. Модель принимает текст и выдаёт векторы и оценки сходства. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от домена и качества входных текстов; при работе с длинными последовательностями следует учитывать ограничение длины модели.

Charul1223/bert-base-cased-on-sts — модель на базе BERT, опубликованная пользователем Charul1223. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и рассчитана на использование с библиотекой Sentence-Transformers или через Transformers с соответствующей операцией pooling. Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Язык и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Карточка модели aajonaa/bge-small-en-v1.5 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.