mmBERT-base
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
Yaldat · 工具包
把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量,用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。
unsloth · 工具包
把英文文本变成嵌入向量,用于搜索和检索,是一个 33.2M 参数的小型 GGUF 文件。适合在普通硬件上构建搜索或检索应用的开发者。
speechbrain · 工具包
用 SpeechBrain 里的 ECAPA-TDNN 模型判断两段录音是否来自同一个说话人,也可以输出说话人嵌入。适合开发者和语音研究人员。
nomic-ai · 工具包
通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量,使用紧凑的 GGUF 文件,适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。
neuralmind · 工具包
一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型,能补全被遮住的词,也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
ggml-org · 工具包
用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本,这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。
DataScience-UIBK · 工具包
用一个同时结合词元级匹配和整段文本匹配的模型,找出与查询最匹配的段落。这是因斯布鲁克大学发布的英语检索模型,适合构建搜索的人。
city96 · 工具包
Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版,用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入,或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。
BAAI · 工具包
BAAI 的小型英文文本嵌入模型,把句子变成向量,用于搜索和检索。约 33M 参数,属于 FlagEmbedding 项目。
BAAI · 工具包
把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型,适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。
5CD-AI · 工具包
转写越南语以及越南语和英语混合的语音,可离线处理,也可按 0.48 秒的块流式处理,使用基于 Google EmbeddingGemma 2 音频编码器的 359M 参数模型。仅限非商业使用。
Qwen · 工具包
这个 0.6B 的 GGUF 格式模型把文本变成数字向量,用于 100 多种语言的搜索、检索和聚类。适合要在自己机器上做搜索或相似度功能的开发者。
intfloat · 工具包
把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量,用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。
hindsight-ai · 工具包
把文本变成紧凑的向量,用于八种语言的搜索和匹配,输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型,可在 CPU 或 GPU 上运行。
flowercomputers · 工具包
用静态嵌入模型把文本变成 1024 维向量,词表精简到 25 种语言。不用 Transformer,就能快速做句子相似度和检索,可用 Python 或 Rust。
facebook · 工具包
把视频和图片转成嵌入向量,用于视频分类、检索,或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造,适合处理视频的开发者和研究人员。
BAAI · 工具包
把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。
pyannote · 工具包
用 pyannote.audio 对 WeSpeaker ResNet34 模型的封装,把一段语音转成说话人嵌入向量,用来比较两个说话人有多像。适合语音和音频开发者。
mrm8488 · 工具包
一个 272M 的模型,由 EmbeddingGemma 2 微调而来,读取工作流的状态和一份问题模式,并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。
MongoDB · 工具包
来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型,用于语义搜索和检索,向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
m-a-p · 工具包
一个音乐编码器,把 30 到 360 秒的整首歌转成帧级或整段级的数值特征。适合处理冻结嵌入的音乐 AI 研究者和开发者。
nomic-ai · 工具包
把英文文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类和分类,向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。
Qwen · 工具包
把 100 多种语言的文字和代码变成向量,用于搜索、检索、分类和聚类,向量大小可调,还支持任务指令,适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文字变成数字向量,用于搜索、聚类和相似度匹配,是微软的 0.6B 嵌入模型,适合构建检索和排序工具的开发者。
litert-community · 工具包
为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。
MineAITechnology · 工具包
用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型,给两段简短英文在含义上的接近程度打分,是一项早期实验,适合研究或对比嵌入训练的人,不适合用于生产搜索。
laion · 工具包
LAION 的 340M 参数音频文本模型,把声音和英文文本放进同一个嵌入空间,用于零样本音频分类、音频文本检索和通用音频嵌入。
unsloth · 工具包
把文字变成 768 维向量,用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。
Qwen · 工具包
把文本变成向量,用于搜索、代码检索、分类和聚类,支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型,向量大小可调,还支持任务指令。
gradium · 工具包
为 Phonon S 文字转语音模型提供 102 个现成的声音,涵盖英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语,每个都是可直接加载的小型嵌入文件,不需要克隆。
Cactus-Compute · 工具包
Cactus Compute 的小型设备端模型,用于工具调用、结构化提取和文本嵌入,通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
Cactus-Compute · 工具包
转写七种语言的语音,给出单词时间戳和语音嵌入,模型只有 16.9 MB。一段简短的 Python 脚本就能运行,适合给应用加入语音功能的开发者。
memorilla · 工具包
收录 Memorilla 的记忆模块检查点,通过 Qwen3-Embedding-4B 编码器给冻结的 Qwen3-8B 模型加上记忆。适合研究语言模型记忆的研究者。
google · 工具包
Google DeepMind 的开源嵌入模型,把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间,可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。
Detomo · 工具包
Detomo 做的 Streamlit 应用,用来从图片里识别汽车零件,仓库里有 ONNX 模型和保存的嵌入向量。适合探索图像分类的人。
webml-community · 工具包
一个浏览器页面,用 ONNX 版的 EmbeddingGemma 模型,把文本嵌入画在 3D 视图里。适合想看嵌入之间关系的开发者和学习者。
rayyan0 · 工具包
vidore ColPali v1.3 模型的 Gradio 演示,自带一个存好的页面嵌入文件。适合想在浏览器里试用视觉文档检索的开发者和研究者,在 Hugging Face 上运行。
MTEB-BR · 工具包
在原生巴西葡萄牙语任务上给文本嵌入模型排名,22 个任务评测了 93 个模型。这是一个静态榜单页,适合挑选葡萄牙语搜索模型的研究者和工程师。
jasperai · 工具包
一个来自 jasperai 的 Gradio 应用,用 DINOv2、CLIP 或 SSCD 嵌入,从上传的图像或标题关键词里找出 MONET 数据集中最接近的结果。
google · 工具包
Google 发布的 Massive Sound Embedding Benchmark 的排行榜页面,用 Gradio 搭建。适合比较声音嵌入模型的研究者。
google · 工具包
google 做的一个围绕 EmbeddingGemma 2 模型的 Gradio 绘画挑战。卡片没有给出规则,所以只有打开页面才能看到怎么玩。
Caspivs · 工具包
在浏览器里为文档排序、跨语言比较句子,并用文字搜索你自己的图片,你输入或上传的内容不会离开你的设备。适合探索嵌入的人。
avantiwhenever · 工具包
演示如何用 CLIP 图像嵌入而不是观看记录,来挑选每个片名展示哪张海报。这是一个静态的浏览器演示,灵感来自 Netflix 公开的工程文章,与 Netflix 无关联。
mteb · 工具包
在浏览器或 Docker 里运行的排行榜页面,给文本、图像、音频和视频的嵌入模型排名。适合选择嵌入模型的人。