II.6Документация и сопровождение разработки

Apodex-1.1-mini — reasoning-first модель для сложных исследовательских и агентских задач, разработанная Apodex AI на базе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. Модель предназначена для долгих многоэтапных сценариев: работы с научными статьями, наборами данных, таблицами, изображениями и кодом, выполнения анализа, использования инструментов и подготовки проверяемых результатов. Она поддерживает английский и китайский языки и относится к моделям генерации текста. Модель рассчитана на агентское использование с нативным вызовом функций, планированием, координацией параллельных подагентов и сохранением состояния задачи. В экосистеме Apodex предусмотрены проверка утверждений по источникам, данным и вычислениям, а также корректировка результатов при обнаружении недостаточных или противоречивых доказательств. Заявленный контекст составляет до 262144 токенов, рекомендуемый лимит генерации — до 32768 токенов. Сильные стороны модели — выполнение комплексных задач от исходных материалов до итоговых артефактов, работа с инструментами и встроенная проверка результатов. Ограничения связаны с тем, что качество зависит от настроек серверного развёртывания, доступных инструментов и корректности внешних данных; точные сведения о числе параметров и внутренней архитектуре в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Многоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 для получения векторных представлений предложений и абзацев. Архитектура основана на BERT; модель содержит 124,3 млн параметров и формирует плотные векторы размерности 384. README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные — контекстное окно 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по косинусному сходству, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. При обучении использовались 101 072 примера и MultipleNegativesRankingLoss. Модель поддерживает множество языков благодаря многоязычной базовой модели; языки в карточке отдельно не перечислены. Веса опубликованы в формате safetensors и используются через библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

onelevelstudio/M-MPNET-BASE — резервная копия модели sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, обученной командой sentence-transformers. Модель на базе XLM-RoBERTa преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; поддерживает множество языков, включая русский. Контекст — до 514 токенов, размер — 305,2 млн параметров. Модель подходит для поиска близких по смыслу текстов и группировки многоязычных документов. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0.

Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства агентных моделей Nex-N2.5 от Nex-AGI, основанная на архитектуре Qwen3.5 MoE. Она предназначена для длительных многошаговых задач: работы с компьютером и браузером, выполнения и проверки программ, а также научной и офисной работы. Модель использует визуальную обратную связь для восприятия интерфейсов, проверки результатов и продолжения действий; поддерживает режимы рассуждения и вызов функций. Для запуска автор приводит конфигурацию на двух ускорителях H100 и рекомендует параметры генерации temperature 0.7, top_p 0.95 и top_k 40. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает мультимодальные возможности семейства и отдельно позиционирует Nex-N2.5-Max как текстовую модель, поэтому точные размер, контекст и перечень входов и выходов именно mini по этим данным установить нельзя.

Карточка модели jamiehudson/579-STmodel-brand-rem-v5_final на Hugging Face совпадает с карточкой jamiehudson/579-STmodel-v5_final, поэтому описание составлено по ней. jamiehudson/579-STmodel-v5_final — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и подходит для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В карточке указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Доступны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BAAI/bge-large-en — англоязычная модель плотных текстовых эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанного Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). Она кодирует текст в векторы для семантического поиска, извлечения документов, классификации и кластеризации, а также для поиска контекста в системах с векторными базами данных и RAG. Модель построена на архитектуре BERT и содержит около 433,9 млн параметров; принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт векторы. Для поиска по короткому запросу и длинным документам README рекомендует добавлять к запросу инструкцию. В карточке также рекомендована более новая версия bge-large-en-v1.5: у исходной модели распределение оценок сходства может быть смещено, поэтому абсолютный порог сходства следует выбирать по данным конкретной задачи. Модель распространяется по лицензии MIT.

sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2 — модель эмбеддингов, обученная командой Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 на основе архитектуры MPNet с 136,7 млн параметров. Модель предназначена для поиска по смыслу, сравнения предложений и кластеризации текстов; доступна через библиотеку Sentence-Transformers и поддерживает форматы PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Её контекстное окно составляет 514 токенов. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование с соблюдением её условий.

sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual — мультиязычная модель sentence-transformers, обученная командой sentence-transformers на базе XLM-RoBERTa. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст, имеет контекст до 514 токенов и рассчитана на использование с библиотекой Sentence Transformers; доступны веса и представления PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для поиска похожих фраз и документов, группировки текстов по смыслу и построения векторных представлений для многоязычных сценариев. Лицензия — Apache-2.0. Для использования через Transformers поверх выходов энкодера требуется применить подходящую операцию pooling.

GLM-5.3 — открытая модель с весами от Z.ai для генерации текста и диалогового взаимодействия. По карточке, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. Модель ориентирована на сложные задачи программирования, длительные агентные сценарии и работу с инструментами; автор отмечает сильные результаты в бенчмарках по написанию кода и поиску уязвимостей. Модель имеет архитектуру GLM MoE DSA и 30,4 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате safetensors FP8. Контекстное окно составляет до 1 048 576 токенов. Карточка указывает английский и китайский языки, а также настройку reasoning_effort с уровнями low, high и max. Для запуска перечислены Transformers, vLLM, SGLang и другие фреймворки. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в файлах репозитория. Модель генерирует ответы и код, но приведённые результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах; сильные возможности в области кибербезопасности требуют ответственного применения.

Модель Sentence Transformer, созданная дообучением многоязычной BERT-модели google-bert/bert-base-multilingual-uncased на наборах пар предложений с оценками сходства. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения текстов по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT и mean pooling; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Базовая модель поддерживает 102 языка, однако отдельные языки обучения этой версии в карточке не уточнены. Модель выпущена в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

gemasphi/laprador_f — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для вычисления семантического сходства, семантического поиска и кластеризации текстов. Число параметров — 136,1 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов; модель распространяется в формате PyTorch. Модель можно применять для поиска текстов по смыслу, группировки похожих предложений и сравнения фрагментов текста. README описывает использование через Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Язык модели и условия лицензии в предоставленных сведениях не раскрыты.

ronanki/MiniLM-L12-v2-SEP-token — модель Sentence-Transformers для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она основана на архитектуре BERT и выдаёт плотные эмбеддинги размерностью 384; в метаданных указано 124,3 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, кластеризации текстов и сравнения предложений по смыслу. При обучении применялась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Для использования подходит библиотека Sentence-Transformers; через Transformers требуется отдельно применить подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. README и метаданные не указывают лицензию или целевые языки, поэтому их нельзя определить по имеющимся сведениям. Модель публикуется в формате PyTorch.

Multilingual-E5-large — мультиязычная модель текстовых эмбеддингов, основанная на XLM-RoBERTa-large и обученная контрастивным методом на смеси мультиязычных данных. В карточке перечислены авторы Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Binxing Jiao, Linjun Yang, Daxin Jiang, Rangan Majumder и Furu Wei. Модель имеет 24 слоя, размер эмбеддинга 1024 и около 658,7 млн параметров. Она предназначена для поиска по текстам, семантического сходства, поиска парафраз и межъязыкового сопоставления текстов, а также для получения признаков для классификации и кластеризации. Для поиска нужно добавлять к запросу префикс «query:», а к документу — «passage:»; для симметричных задач и получения признаков используется префикс «query:». Поддерживается 100 языков семейства XLM-RoBERTa, включая русский, однако качество может снижаться на языках с малым объёмом обучающих данных. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Контекст ограничен 512 токенами: более длинные тексты обрезаются. Лицензия — MIT.

Карточка модели SAIFIINDUSTRIES/Nex-N2.5-mini на Hugging Face совпадает с карточкой nex-agi/Nex-N2.5-mini, поэтому описание составлено по ней. Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства агентных моделей Nex-N2.5 от Nex-AGI, основанная на архитектуре Qwen3.5 MoE. Она предназначена для длительных многошаговых задач: работы с компьютером и браузером, выполнения и проверки программ, а также научной и офисной работы. Модель использует визуальную обратную связь для восприятия интерфейсов, проверки результатов и продолжения действий; поддерживает режимы рассуждения и вызов функций. Для запуска автор приводит конфигурацию на двух ускорителях H100 и рекомендует параметры генерации temperature 0.7, top_p 0.95 и top_k 40. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает мультимодальные возможности семейства и отдельно позиционирует Nex-N2.5-Max как текстовую модель, поэтому точные размер, контекст и перечень входов и выходов именно mini по этим данным установить нельзя.

jeonsworld/sentence-embedding-base — модель на базе RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для построения векторного поиска и группировки текстов по смыслу. Метаданные указывают на поддержку извлечения признаков и сравнения предложений. В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия в доступных данных не приведена.

b1ade-embed-kd — модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, опубликованная пользователем w601sxs. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для семантического поиска, кластеризации и оценки сходства текстов. Модель обучена дистилляцией с использованием MSELoss; в README отмечено согласие результатов с моделью-учителем на задаче семантического сходства. Модель доступна в формате safetensors и интегрируется с библиотекой Sentence-Transformers. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Claude Opus 4.1 — обновлённая флагманская модель Anthropic с улучшенными возможностями программирования, рассуждений и выполнения агентных задач. Её можно применять для помощи при разработке ПО, решения сложных задач и сценариев, где модель выполняет последовательные действия от имени пользователя. В README указано, что модель набрала 74,5% на SWE-bench Verified. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, контексте и лицензии в предоставленных материалах нет.

Claude Opus 4.5 — мультимодальная модель рассуждений компании Anthropic, предназначенная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и длительного взаимодействия с компьютером. Карточка описывает её как передовую модель с сильными возможностями в этих сценариях. Модель подходит для решения сложных задач программирования, работы агента с инструментами и компьютерными интерфейсами, а также для задач с изображениями и текстом. В предоставленных данных не раскрыты размер модели, поддерживаемые языки, длина контекста и условия лицензии.

Карточка модели mohdShahnawaz/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

LFM2.5-Encoder-350M — мультиязычный двунаправленный энкодер от Liquid AI на архитектуре LFM2, обученный как masked language model и предназначенный для дообучения под конкретные задачи. В метаданных указано 444,6 млн параметров; модель использует гибридную архитектуру с блоками gated short-convolution и grouped-query attention, а также поддерживает контекст до 128 000 токенов по метаданным. В README для обучения описано расширение окна до 8 192 токенов. Модель рассчитана на классификацию текста и токенов, извлечение сущностей, поиск и ранжирование, оценку семантического сходства, определение тональности и намерения, NLI и extractive QA. Она поддерживает 15 языков, включая русский, и ориентирована на эффективный запуск, в том числе на устройстве и на CPU. Для прикладных задач обычно требуется дообучение; заявленные в README демонстрации построены на дообученных вариантах. Веса доступны в формате safetensors для Transformers. Для загрузки архитектуры README указывает необходимость trust_remote_code=True. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверять с карточкой модели.

AIDA-UPM — модель sentence-transformers на базе XLM-RoBERTa, обученная сопоставлять предложения и абзацы в общем плотном пространстве эмбеддингов размерности 768. Её можно применять для семантического поиска, кластеризации и оценки смыслового сходства текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для поиска близких по смыслу фрагментов в многоязычных корпусах и группировки текстов по тематике. Обучение с CosineSimilarityLoss указывает на настройку для работы с оценкой сходства. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели luganoquant/Nex-N2.5-mini на Hugging Face совпадает с карточкой nex-agi/Nex-N2.5-mini, поэтому описание составлено по ней. Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства агентных моделей Nex-N2.5 от Nex-AGI, основанная на архитектуре Qwen3.5 MoE. Она предназначена для длительных многошаговых задач: работы с компьютером и браузером, выполнения и проверки программ, а также научной и офисной работы. Модель использует визуальную обратную связь для восприятия интерфейсов, проверки результатов и продолжения действий; поддерживает режимы рассуждения и вызов функций. Для запуска автор приводит конфигурацию на двух ускорителях H100 и рекомендует параметры генерации temperature 0.7, top_p 0.95 и top_k 40. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает мультимодальные возможности семейства и отдельно позиционирует Nex-N2.5-Max как текстовую модель, поэтому точные размер, контекст и перечень входов и выходов именно mini по этим данным установить нельзя.

DataikuNLP/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — копия модели Sentence-Transformers, обученной командой sentence-transformers. Это плотная модель на архитектуре BERT с 124,3 млн параметров: она преобразует предложения и абзацы в векторы размерностью 384 для сравнения смысловой близости. Модель подходит для семантического поиска и кластеризации текстов, а также для других задач, опирающихся на эмбеддинги предложений. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Она рассчитана на работу с несколькими языками; идентификаторы языков в метаданных отсутствуют. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Копия перенесена из репозитория sentence-transformers с конкретного коммита.

USER2-base — русскоязычная модель для создания векторных представлений предложений, разработанная deepvk на основе энкодера RuModernBERT-base. Она содержит 149 млн параметров, поддерживает контекст до 8192 токенов и выдаёт эмбеддинги размерностью 768. Модель дообучена для поиска и семантических задач, включая извлечение информации, сравнение предложений, классификацию и кластеризацию. USER2-base поддерживает Matryoshka Representation Learning: размер эмбеддинга можно сократить до 32, 64, 128, 256, 384 или 512 измерений с минимальной потерей качества. Для разных задач рекомендуется добавлять префиксы, например search_query и search_document для поиска или clustering для кластеризации. Модель доступна в форматах Safetensors и ONNX и совместима с библиотекой Sentence Transformers. Модель ориентирована на русский язык. Карточка приводит результаты оценки на MTEB-rus и MLDR-rus, но не даёт полной таблицы всех сравнительных результатов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

all-mpnet-base-v2 — модель sentence-transformers, разработанная в рамках Community Week при поддержке Hugging Face на основе предварительно обученной модели microsoft/mpnet-base. Она предназначена для кодирования предложений и коротких абзацев: преобразует текст в плотный вектор размерности 768, отражающий его семантическую информацию. Модель подходит для семантического поиска, информационного извлечения, кластеризации и оценки сходства предложений. Она обучалась с использованием контрастивной цели на наборе примерно из 1 млрд пар предложений, сформированных из разнообразных текстовых и специализированных датасетов. Для получения итогового эмбеддинга используется усреднение контекстных представлений токенов с учётом attention mask и последующая L2-нормализация. Поддерживается английский язык; максимальная длина входа по умолчанию ограничена 384 word pieces, более длинный текст усекается. Сильной стороной модели является универсальность для задач сравнения и поиска по англоязычным предложениям и коротким фрагментам текста, а также совместимость с библиотеками Sentence Transformers, Hugging Face Transformers и Text Embeddings Inference. Модель не предназначена для генерации текста, её применение к длинным документам без предварительного разбиения ограничено длиной контекста. Лицензия — Apache-2.0.

BGE-M3 — многоязычная модель представления текста семейства XLM-RoBERTa, разработанная BAAI. Она предназначена для поиска по текстам и поддерживает три режима представления: плотные эмбеддинги, разреженные лексические веса и многовекторные представления в стиле ColBERT. Модель можно применять для семантического и гибридного поиска, оценки сходства текстовых пар и извлечения документов в RAG-системах. Модель поддерживает более 100 языков и обрабатывает фрагменты от коротких предложений до документов длиной до 8192 токенов. Размерность плотных эмбеддингов — 1024; в репозитории доступны форматы PyTorch и ONNX. Для повышения точности поиска README рекомендует сочетать гибридное извлечение с отдельной моделью-реранкером. Репозиторий unsloth/bge-m3 содержит производную версию BAAI/bge-m3. Лицензия MIT допускает использование на её условиях. Это модель для поиска и векторизации текста, а не генеративная языковая модель; качество зависит от языка, данных и настройки поискового конвейера.

BidirLM-0.6B-Embedding — разработанная командой BidirLM многоязычная двунаправленная модель-энкодер для получения текстовых эмбеддингов и последующего дообучения под задачи обработки текста. Это контрастивно дообученная версия промежуточной модели BidirLM-0.6B-Base, основанной на Qwen3-0.6B; архитектура BidirLM использует маскированное предсказание следующего токена и mean pooling. В README указано 596 млн параметров и размерность эмбеддингов 1024, а в метаданных — 507,9 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; в оценках извлечения длинного контекста версия 0.6B показала лучший результат при 8k токенах, а стандартная оценка MTEB проводилась при длине 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, кластеризации, ранжирования и поиска соответствий между текстами. Её также можно дообучать для классификации последовательностей и токенов, включая NER и POS. Карточка заявляет поддержку более 119 языков, но приводит подробности обучения на 87 языках; список языков в метаданных покрывает меньший поднабор. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для загрузки требуется trust_remote_code=True и совместимая версия Transformers.

BidirLM-270M-Embedding — многоязычная модель-энкодер из семейства BidirLM, разработанного авторами проекта BidirLM и представленного как финальная версия после контрастивного дообучения промежуточной модели BidirLM-270M-Base. В ней около 257 млн параметров; архитектура BidirLM построена на базе Gemma3-270M и использует двунаправленный энкодер. Модель выдаёт векторы размерности 640 с mean pooling. Контекст по архитектуре — до 32 768 токенов; в основном сравнении MTEB использовалась длина до 512 токенов. Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и поддерживает поиск по смыслу, оценку семантического сходства, кластеризацию, классификацию, переранжирование и поиск параллельных текстов. Также её можно дообучать для классификации последовательностей и токенов, извлечения информации и других прикладных задач. Карточка указывает поддержку более 140 языков; метаданные подтверждают мультиязычность и перечисляют языки, включая английский, немецкий, французский, испанский, арабский и хинди. По данным карточки, модель показывает высокие результаты на мультиязычном MTEB и задачах длинноконтекстного поиска. Для загрузки требуется trust_remote_code=True и совместимая версия Transformers; использование Sentence Transformers автоматически применяет mean pooling. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

jina-embeddings-v5-text-nano-text-matching-mlx — порт модели jina-embeddings-v5-text-nano-text-matching для эффективного инференса на компьютерах Apple Silicon. Это плотная модель семейства EuroBERT с 211,7 млн параметров и контекстом до 8192 токенов; в README указан размер 239 млн параметров. Модель предназначена для сопоставления текстов и извлечения признаков, например для оценки семантического сходства и поиска релевантных текстов. Модель поддерживает многоязычный ввод. Репозиторий использует библиотеку MLX и формат safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

AIDA-UPM/MSTSb_paraphrase-xlm-r-multilingual-v1 — модель на базе XLM-RoBERTa, опубликованная AIDA-UPM и предназначенная для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства предложений. В метаданных указано 305,2 млн параметров и контекстное окно 514 токенов; веса доступны в формате PyTorch. Модель обучалась с CosineSimilarityLoss. Для работы требуется корректное объединение контекстных представлений токенов с помощью pooling; Sentence-Transformers предоставляет готовый способ использования. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия распространения здесь описать нельзя.