Прямые ссылки на карточки моделей (удобно для поиска и без JavaScript). Полный интерактивный каталог — выше.
-
BAAI: bge-base-en-v1.5
· Эмбеддинги
Преобразует английские тексты в векторные представления для семантического поиска, сопоставления запросов с документами и извлечения информа
-
BAAI: bge-large-en-v1.5
· Эмбеддинги
Преобразует английские тексты в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления запросов с документами и группировки похожих материалов.
-
BAAI: bge-m3
· Эмбеддинги
Преобразует текст в представления для многоязычного поиска и извлечения информации; поддерживает плотный, разреженный и многовекторный подхо
-
BGE Multilingual Gemma2
· Эмбеддинги
-
Google: Gemini Embedding 001
· Эмбеддинги
Преобразует текст в векторные представления для семантического поиска, поиска по документам, сравнения смыслов, классификации и кластеризаци
-
Google: Gemini Embedding 2 Preview
· Эмбеддинги
Преобразует текст, изображения, аудио, видео и файлы в эмбеддинги для семантического поиска, мультимодального поиска по сходству и извлечени
-
Intfloat: E5-Base-v2
· Эмбеддинги
Преобразует английские запросы и тексты в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления и кластеризации; учитывает роли query и passag
-
Intfloat: E5-Large-v2
· Эмбеддинги
Преобразует английские тексты в векторные представления для семантического поиска, сопоставления запросов с документами и оценки смысловой б
-
Intfloat: Multilingual-E5-Large
· Эмбеддинги
Преобразует тексты на разных языках в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления запросов и документов, а также группировки текстов
-
Mistral: Codestral Embed 2505
· Эмбеддинги
Преобразует фрагменты кода и текстовые запросы в векторные представления для семантического поиска, подбора похожего кода и контекстного пои
-
Mistral: Mistral Embed 2312
· Эмбеддинги
Создаёт векторные представления текста для семантического поиска, RAG и анализа коллекций документов. Возвращает эмбеддинги, а не готовые от
-
OpenAI: Text Embedding 3 Large
· Эмбеддинги
Преобразует текст в числовые представления, чтобы находить смысловое сходство и использовать тексты в поиске, кластеризации и RAG-системах.
-
OpenAI: Text Embedding 3 Small
· Эмбеддинги
Преобразует текст в векторы для поиска по смыслу, сравнения и группировки материалов, а также для рекомендаций и классификации.
-
OpenAI: Text Embedding Ada 002
· Эмбеддинги
Преобразует текст в числовые векторы для поиска по смыслу, сравнения сходства и работы с кодом; подходит для индексирования документов и пои
-
Perplexity: Embed V1 0.6B
· Эмбеддинги
Преобразует отдельные тексты в векторные представления для семантического поиска и извлечения релевантных документов в поисковых и RAG-систе
-
Perplexity: Embed V1 4B
· Эмбеддинги
Преобразует текстовые запросы и документы в векторы для семантического поиска и dense retrieval; подходит для поиска по коллекциям и RAG.
-
Qwen: Qwen3 Embedding 4B
· Эмбеддинги
Создаёт текстовые векторные представления для поиска по смыслу, сопоставления запросов и документов, кластеризации и классификации в многояз
-
Qwen: Qwen3 Embedding 8B
· Эмбеддинги
Преобразует текст в векторы для семантического поиска, сопоставления запросов и документов, классификации и кластеризации в многоязычных зад
-
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2
· Эмбеддинги
Преобразует предложения и короткие тексты в векторы для поиска по смыслу, сравнения сходства и группировки. Это модель для получения эмбедди
-
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2
· Эмбеддинги
Преобразует предложения и короткие абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения текстов и группировки похожих материалов.
-
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2
· Эмбеддинги
Преобразует предложения и короткие тексты в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения сходства, кластеризации и других задач анализа т
-
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1
· Эмбеддинги
Преобразует вопросы и текстовые фрагменты в эмбеддинги для семантического поиска и подбора релевантных документов по смыслу.
-
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
· Эмбеддинги
Преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для поиска семантически близких текстов, сравнения формулировок и кластеризации.
-
Thenlper: GTE-Base
· Эмбеддинги
Преобразует английские предложения и абзацы в эмбеддинги для поиска по смыслу, оценки сходства текстов и группировки документов.
-
Thenlper: GTE-Large
· Эмбеддинги
Преобразует английские тексты в векторные представления для семантического поиска, сравнения сходства и ранжирования документов.
-
YandexGPT Embeddings — Doc
· Эмбеддинги
Векторизует текст документов для семантического поиска и поиска по смыслу; предназначена для индексации корпуса и работы в паре с моделью за
-
YandexGPT Embeddings — Query
· Эмбеддинги
Преобразует текст поискового запроса в вектор для семантического поиска; применяется вместе с моделью, кодирующей документы.