II.6Документация и сопровождение разработки

RoSEtta-base-ja — японская модель эмбеддингов текста от Chihiro Yano, Mocho Go, Hideyuki Tachibana, Hiroto Takegawa и Yotaro Watanabe. Она предназначена для поиска по смыслу и оценки семантического сходства предложений и фрагментов текста. Модель построена на архитектуре RoFormer с RoPE и имеет около 189,7 млн параметров. Для подготовки использовались предварительное обучение с MLM, слабый надзор, дистилляция от крупных моделей эмбеддингов и многоэтапное контрастивное обучение. Контекст — до 1024 токенов, размерность вектора — 768; для сравнения применяется косинусное сходство. На входе при инференсе требуется префикс «query: » или «passage: » в зависимости от роли текста. Модель поддерживает японский язык, работает через Sentence Transformers и может запускаться на CPU. Модель подходит для семантического поиска и подбора похожих предложений. В README приведены оценки на MIRACL-ja, JQaRA, JaCWIR, MLDR-ja и JMTEB. Лицензия — Apache-2.0.

RU-ELECTRA medium — предварительно обученная трансформерная модель семейства ELECTRA, разработанная командой SaluteDevices RnD Team для получения эмбеддингов русскоязычного текста. Архитектура плотная, размер — 100,6 млн параметров, контекст — до 512 токенов; модель доступна в формате PyTorch. Модель подходит для вычисления векторных представлений предложений и токенов на русском языке. Для получения эмбеддинга предложения авторы рекомендуют усреднять представления токенов. Её можно применять как основу для семантического поиска, сравнения текстов и других задач, где нужны текстовые эмбеддинги. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка описывает её как предварительно обученную языковую модель, но не приводит отдельных результатов оценки или гарантий качества для конкретных прикладных задач.

akhooli/sbert_nli_test_m — модель Sentence Transformers на основе AraBERTv0.2-base, дообученная на арабских NLI-триплетах. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; архитектура включает BERT и усреднение токенных представлений. Для сравнения текстов используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на арабском языке. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Lajavaness/sentence-flaubert-base — франкоязычная модель эмбеддингов предложений, разработанная Lajavaness на основе flaubert/flaubert_base_uncased. Модель с архитектурой Flaubert и 137 млн параметров дообучена в сиамской схеме Sentence Transformers с использованием Augmented SBERT, набора STS и стратегий подбора пар; при подготовке данных применялись CrossEncoder-camembert-large и dangvantuan/sentence-camembert-large. Модель преобразует французские предложения в векторы для сравнения их смысловой близости. Её можно применять для поиска семантически похожих фраз, сопоставления формулировок и вычисления сходства пар предложений. В README приведены результаты на STS-B и нескольких французских бенчмарках семантического сходства. Модель принимает текст и возвращает эмбеддинги; контекст ограничен 512 токенами. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Она ориентирована на французский язык, поэтому качество для других языков не подтверждено приведёнными данными; эмбеддинги также не следует трактовать как готовые ответы или метки без дополнительной логики приложения.

Это Sentence Transformer, разработанный myrkur и дообученный на базе myrkur/sentence-transformer-parsbert-fa на наборе персидских вопросов и ответов myrkur/persian-blog-QA. Модель использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и преобразует предложения и абзацы на персидском языке в плотные векторы размерностью 768 для сравнения по косинусному сходству. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов на персидском языке. Она содержит около 190 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт векторы. Для использования распространяется по лицензии Apache-2.0.

Serafim 100m Portuguese (PT) Sentence Encoder — модель семейства Serafim PT*, представленная Луишем Гомешем, Антониу Бранку, Жуаном Силвой, Жуаном Родригешем и Родригу Сантушем. Это энкодер предложений на архитектуре BERT, опубликованный в рамках исследовательской работы о векторных представлениях португальского языка. Модель содержит 136,1 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов на португальском языке. Она использует mean pooling и доступна в формате Safetensors для библиотеки Sentence Transformers. Лицензия — MIT. Ограничения: обучающие настройки указывают max_seq_length 128, поэтому полезная длина входа при исходной конфигурации может быть меньше заявленного архитектурного контекста. README не приводит конкретных численных результатов оценки качества.

Serafim 900m Portuguese PT Sentence Transformer — модель для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев на португальском языке. Её разработали Luís Gomes, António Branco, João Silva, João Rodrigues и Rodrigo Santos в рамках семейства энкодеров Serafim PT; работа представлена на EPIA 2024 и опубликована Springer. Модель предназначена для семантического поиска и задач информационного поиска, а также для кластеризации и сравнения сходства текстов. Она построена на DeBERTa-v2, имеет около 1,1 млрд параметров, выдаёт векторы размерностью 1536 и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Sentence-Transformers; лицензия MIT. Модель ориентирована на португальский язык. Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные документы потребуется делить на фрагменты; качество для других языков не заявлено.

SILMA Arabic Matryoshka Embedding Model 0.1 — модель текстовых эмбеддингов, предназначенная прежде всего для арабского языка. Она разработана командой SILMA AI и основана на дообученной AraBERTv0.2-base, использует архитектуру BERT и библиотеку Sentence Transformers. Модель содержит 162,4 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Эмбеддинги Matryoshka позволяют использовать первые n измерений вектора, подбирая компромисс между размером представления, скоростью и точностью. В карточке показаны сценарии семантического поиска и сходства предложений, сопоставления вопроса с абзацем, привязки сообщения к названию намерения и классификации документов. Указаны арабский и английский языки; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для построения векторного поиска и семантического сопоставления, а не для генерации текста. Качество может меняться при сокращении размерности эмбеддингов; README не приводит численных результатов оценки.

Модель kinit/slovakbert-sts-stsb — словацкий энкодер предложений на базе RoBERTa, разработанный командой Kinit. Она дообучена на словацком переводе набора STSbenchmark и предназначена для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства. Её можно применять как универсальный кодировщик словацких текстов в поиске по смыслу, кластеризации и других задачах сравнения предложений. В карточке сообщается о Spearman-корреляции 0,791 на тестовой части STSbenchmark. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 514 токенов. Доступна под лицензией CC BY 4.0; для использования требуется библиотека sentence-transformers.

cnmoro/static-nomic-384-pten-v2 — статическая модель текстовых эмбеддингов, созданная с помощью Tokenlearn на базе nomic-embed-text-v2-moe. Она выдаёт векторы размерности 384 и предназначена для построения представлений текста, семантического поиска и сравнения сходства предложений. Модель обучалась в потоковом режиме на предварительно вычисленных признаковых данных с инкрементальным PCA до 384 измерений и квантованием словаря с лимитом 32 тыс. эффективных токенов. В карточке указана настройка для английского и португальского языков; датасет обучения — AllTripletsMsMarco-PTBR. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Как статические эмбеддинги, она подходит для сценариев, где нужны компактные векторные представления текста. Карточка сообщает о сравнении с предыдущей версией, но не приводит здесь количественных результатов; качество на иных языках и задачах может отличаться от заявленного для целевых данных.

sentence-transformers-testing/stsb-bert-tiny-openvino — модель семейства Sentence-Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторные представления размерностью 128. В README разработчик явно не указан; модель опубликована под идентификатором sentence-transformers-testing. Она предназначена для оценки семантического сходства текстов, семантического поиска, кластеризации и других задач, где требуется сравнивать смысл текстовых фрагментов. Архитектура включает BERT с максимальной длиной последовательности 512 токенов и mean pooling по токенам с учётом attention mask. Указана поддержка текстовой модальности, однако языки модели не обозначены. Модель обучалась с CosineSimilarityLoss в течение 10 эпох; подробные данные о качестве в README не приведены. Сильной стороной является компактное 128-мерное представление, удобное для поиска и кластеризации, а ограничениями — отсутствие сведений о языках, обучающем наборе данных, фактических метриках качества и производительности OpenVINO. Лицензия в README не указана.

tanaos-NER-v1 — модель распознавания и классификации именованных сущностей, созданная Tanaos с библиотекой Artifex. Это дообученная на синтетических данных модель FacebookAI/roberta-base с архитектурой RoBERTa и 151,8 млн параметров; она выполняет разметку токенов в тексте и распознаёт 14 категорий сущностей, включая людей, организации и географические объекты. Для обработки текста доступен контекст до 514 токенов. Модель предназначена для извлечения сущностей в чат-ботах, системах извлечения информации и инструментах анализа данных. В README заявлена поддержка английского языка и использование в многоязычных сценариях более чем с 16 языками, однако конкретный список языков не приведён. Модель распространяется по лицензии MIT.

TurkEmbed4Retrieval — модель Sentence Transformers от newmindai, дообученная на базе newmindai/TurkEmbed4STS для получения плотных векторных представлений турецких предложений и абзацев. Модель сопоставляет текстам 768-мерные эмбеддинги и использует косинусное сходство; в архитектуре применяются Transformer, pooling по CLS-токену и нормализация векторов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а библиотека для работы с моделью — Sentence Transformers. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов по смыслу, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Обучение описано на наборе примерно из 1,84 млн пар предложений с оценками сходства; MatryoshkaLoss позволяет использовать представления разной размерности. Метаданные указывают контекст до 8192 токенов, тогда как карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 512 токенов. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт векторы, которые можно сравнивать или использовать в последующих задачах. Основной язык примеров и назначение базовой модели — турецкий; пригодность для других языков не подтверждена. Условия лицензии в предоставленных сведениях не описаны.

atasoglu/turkish-base-bert-uncased-mean-nli-stsb-tr — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, созданная на основе ytu-ce-cosmos/turkish-base-bert-uncased и дообученная на наборах nli_tr и emrecan/stsb-mt-turkish. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель предназначена для текстов на турецком языке. При подготовке текста авторы вручную приводили его к нижнему регистру, заменяя заглавную латинскую I на турецкую ı перед преобразованием регистра. Архитектура содержит 137,8 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Лицензия — MIT.

doan2506/vietnamese-bi-encoder-finetuned — модель Sentence Transformers, дообученная автором на основе bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder. Она использует архитектуру RoBERTa с усредняющим pooling и преобразует текстовые предложения и абзацы во встроенные векторы размерности 768; число параметров — 162,4 млн. Векторы подходят для семантического поиска и извлечения релевантных текстов, а сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель предназначена для поиска по текстам на вьетнамском языке. В README приведена оценка на задаче информационного поиска и указано обучение на 3360 примерах с anchor, positive и negative. Максимальная длина последовательности составляет 258 токенов по метаданным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WeMM-Embedding-2B — универсальная мультимодальная embedding-модель, разработанная Tencent и построенная на Qwen3.5. Указанный репозиторий содержит её квантованную версию в формате GGUF. Модель предназначена для преобразования данных в векторные представления и поддерживает текст, изображения, видео, визуальные документы, а также интерливинг мультимодальных входов. Аудио не поддерживается. Модель имеет размер 2B параметров и возвращает L2-нормализованный embedding размерностью 2048. Она подходит для семантического поиска, сопоставления запросов и документов, мультимодального поиска, кластеризации и задач retrieval. Поддерживаются китайский и английский языки. Реализована поддержка Matryoshka Embeddings: вектор можно усекать до размерностей, заданных в конфигурации, включая 256; для этой размерности заявлено сохранение 98,7% исходной производительности на задачах с изображениями и видео. В бенчмарке MMEB-v2 модель показала средний результат 77,9, включая 79,6 на задачах с изображениями, 70,8 с видео и 80,7 с визуальными документами. Ограничения включают отсутствие поддержки аудио и необходимость специализированной обработки мультимодальных входов; заявленный контекст модели в README не указан. Лицензия обозначена как Apache-2.0.

handy-computer/whisper-large-v3-gguf — это конвертация мультиязычной модели распознавания речи OpenAI Whisper large-v3 в формат GGUF для использования с transcribe.cpp. Модель предназначена для автоматического преобразования речи в текст, определения языка и перевода речи с любого поддерживаемого языка на английский. Поддерживаются десятки языков, включая русский, английский, китайский, японский, корейский, арабский, испанский, французский и кантонский (yue). Модель использует архитектуру encoder-decoder Transformer, обрабатывает аудио через 128-канальный mel-вход и выполняет декодирование длинных записей блоками с окнами по 30 секунд. Доступны варианты F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M и Q4_K_M размером примерно от 997 МБ до 3,11 ГБ. В тесте LibriSpeech test-clean показатель WER составил от 1,81% для F16 до 1,86% для Q4_K_M, что указывает на небольшую потерю качества при квантовании. Поддерживаются сегментные временные метки и потоковая обработка не поддерживается. Сильные стороны модели — широкая языковая поддержка, распознавание, определение языка и перевод речи, а также возможность выбора между качеством и требованиями к памяти благодаря нескольким вариантам квантования. Качество заметно зависит от языка: приведённые значения WER на наборе FLEURS существенно различаются, поэтому для менее распространённых языков необходима отдельная проверка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

xlm-v-base-language-id — модель классификации текста, разработанная Julien Simon и дообученная на базе facebook/xlm-v-base на датасете Google FLEURS. Она определяет язык по тексту и рассчитана на распознавание 102 языков. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит около 805,7 млн параметров; максимальный контекст — 514 токенов. Модель подходит для автоматической сортировки и маршрутизации текстов по языку, а также для определения языка пользовательских сообщений и документов. В README указана точность 0,993 на оценочной выборке; обучение и оценка проводились на обучающей и валидационной выборках FLEURS. Доступны веса PyTorch, Safetensors и OpenVINO. Лицензия — MIT.

MaTE X Privacy Sentinel v0.1 — дообученная Enosis Labs модель OpenAI Privacy Filter для локального обнаружения и маскирования персональных данных и секретов в тексте. Она предназначена для фильтрации конфиденциальных строк, в том числе учетных данных и параметров подключения, перед их сохранением или передачей. Модель использует архитектуру MoE, содержит 145,4 млн параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Это модель для разметки токенов на базе Transformers; в README приведены span F1 0,9956 на валидации и 0,9894 на тесте. Доступны веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она служит вспомогательным средством защиты конфиденциальности и не гарантирует соответствие требованиям; перед применением в production рекомендуется провести собственную проверку на контрольных примерах.

Arabic-all-nli-triplet-Matryoshka — модель Sentence Transformers, разработанная Omartificial-Intelligence-Space путём дообучения sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 на арабском наборе пар предложений с положительными и отрицательными примерами. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения по косинусному сходству; благодаря обучению Matryoshka доступны также укороченные векторы размерностей 512, 256, 128 и 64. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства и перефразирования, кластеризации и извлечения признаков из арабского текста. В архитектуре используется XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений. В карточке указана максимальная длина последовательности 128 токенов, тогда как метаданные каталога приводят нативный контекст 514 токенов. На тесте sts-test-768 указана корреляция Спирмена 0,8616 для косинусного сходства; результаты также приведены для сокращённых размерностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240126151540-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Mahedi420/Bangla-bert-improved-version — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторные представления размерности 768. Её можно использовать для поиска семантически близких текстов и кластеризации; в метаданных также указаны извлечение признаков и оценка сходства предложений. Модель содержит 191,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. При обучении применялась функция потерь Multiple Negatives Ranking Loss с косинусным сходством. Название и карточка указывают на ориентацию на бенгальский язык. Для использования доступны веса safetensors и библиотека Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki — японская модель для получения векторных представлений предложений. Она создана авторами книги «Введение в большие языковые модели» на основе cl-tohoku/bert-base-japanese-v3: BERT дообучен методом SimCSE без учителя на предложениях из японской Википедии llm-book/jawiki-sentences. В метаданных указаны архитектура BERT, библиотека Transformers, 138,4 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель предназначена для представления японских предложений в виде эмбеддингов, которые можно использовать для поиска похожих текстов и извлечения релевантных предложений. В карточке также приведены ссылки на обучающий и инференсный Colab, а датасет llm-book/aio-retriever указан в метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0.

Это модель Sentence Transformers на основе BERT, дообученная разработчиком trmteb от emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель использует BERT с mean pooling, сохраняет регистр и рассчитана на последовательности длиной до 75 токенов согласно README; метаданные указывают максимальный контекст в 512 токенов. Обучающие примеры включают пары турецких текстов. Модель подходит для текстовых эмбеддингов и поиска по смыслу на турецком языке; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Это модель Sentence Transformers, разработанная на базе tintnguyen/bert-base-vi-uncased и дообученная для сопоставления предложений. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними можно оценивать по косинусной близости. Модель построена на BERT с усреднением токенных представлений, принимает последовательности длиной до 512 токенов и предназначена прежде всего для вьетнамского текста. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок и тематической кластеризации текста. В README также указаны задачи классификации текста и семантического сходства. Обучающие примеры состоят из пар anchor-positive; указан размер обучающего набора — 631 587 примеров. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы на вопросы или метки классов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это Sentence Transformer на базе BERT-Large для бразильского португальского языка, дообученный автором iara-project на наборах данных для вывода и семантического сходства текстов. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать по косинусной мере. Архитектура включает BERT и усреднение токенных представлений, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления похожих текстов и парафразов, кластеризации и получения признаков для классификации. В README приведены оценки сходства на португалоязычных тестовых наборах, включая STS-B, ASSIN2, IRIS STS и SICK-BR. Она поддерживает португальский язык и распространяется по лицензии MIT.

dragonkue/BGE-m3-ko — модель Sentence Transformer на базе BAAI/bge-m3, дополнительно обученная автором на корейском наборе данных. Она предназначена для получения эмбеддингов предложений и абзацев и их сравнения по косинусному сходству; подходит для семантического поиска, поиска близких текстов, выявления перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Модель использует энкодер XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров, формирует плотные векторы размерности 1024 и принимает последовательности длиной до 8194 токенов. Карточка указывает корейский и английский языки; дообучение ориентировано на корейский, а качество для других языков, кроме китайского и английского, автор считает недостаточным без дополнительной адаптации. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Качество зависит от предметной области и длины документов: автор приводит разные результаты на корейских поисковых бенчмарках и рекомендует проверять модель на собственных данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community преобразовала BAAI/bge-m3 в формат MLX с точностью FP16 для инференса на компьютерах Apple Silicon. Это модель эмбеддингов на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров, размерностью векторов 1024 и контекстом до 8194 токенов. Она поддерживает плотный, разреженный и многовекторный поиск, включая подход ColBERT, и подходит для семантического и гибридного поиска по многоязычным текстам и документам. Модель рассчитана на создание векторных представлений для поиска, сопоставления и ранжирования текстов; карточка описывает генерацию эмбеддингов с помощью MLX, а также совместимость с oMLX embedding endpoint. Указаны английский, китайский, немецкий, испанский, французский, итальянский, японский, корейский, португальский и русский языки. Конверсия неофициальная; лицензия — MIT. README подтверждает формат FP16 и назначение для Apple Silicon, а метаданные перечисляют safetensors как формат файлов.

boboliu/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight-gptq — это 4-битная GPTQ-квантизованная версия мультиязычного reranker BAAI/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight, разработанного Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI); вариант опубликован пользователем boboliu на Hugging Face. Модель предназначена для повторного ранжирования результатов информационного поиска: получает запрос и passage и вычисляет оценку их релевантности, поэтому подходит для retrieval-систем и RAG-сценариев. Она также может использоваться для проверки наличия ответа в тексте, определения смысловой эквивалентности запросов или выявления противоречий между высказываниями. Архитектура основана на Gemma 2 9B и поддерживает механизмы token compression и layerwise reduction, позволяющие выбирать используемые слои, коэффициент сжатия и слои сжатия для ускорения вывода и снижения вычислительных затрат. Исходная модель заявлена как multilingual и ориентирована, в частности, на английский и китайский языки; в опубликованных оценках также представлены другие языки, включая русский. Репозиторий содержит около 6,19 ГБ файлов и помечен как модель с 4-bit precision и GPTQ; размер и характеристики контекстного окна в карточке этой версии не указаны. Сильные стороны — мультиязычное ранжирование, возможность уменьшать вычисления настройкой слоёв и более низкие требования к памяти благодаря квантизации. Ограничения состоят в отсутствии подробной отдельной документации, описания обучения и лицензии для этой производной версии, а также в необходимости использовать custom code и проверять качество на собственных данных; квантизация может повлиять на точность. В карточке исходной модели указана лицензия gemma; для практического использования производной версии следует дополнительно проверить условия исходных компонентов и репозитория.

Conan-embedding-v1 — модель эмбеддингов от Tencent, представленная в формате sentence-transformers и основанная на архитектуре BERT. Она преобразует текст в векторные представления для поиска и сравнения текстов; в карточке приведены результаты на задачах извлечения, ранжирования, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель содержит 424,3 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и safetensors. В метаданных указан китайский язык. По опубликованному сравнению модель показывает средний результат 72,62, а также результаты по отдельным категориям MTEB. Подробности обучения отсылаются к техническому отчёту, который не включён в карточку. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.