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。
perplexity-ai · 工具包
把文本、图像和文档页面转成用于搜索的向量,还能在嵌入每个分块时参考它所在的整篇文档。适合为长文档做检索的开发者。
nvidia · 工具包
读取文本和图像并输出文本,是 NVIDIA 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash 的 NVFP4 精简版本。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上部署智能体、聊天机器人和检索系统的开发者。
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。
lightonai · 工具包
把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量,支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型,适合构建搜索的人。
ibm-granite · 工具包
为 IBM Granite 模型提供六个 LoRA 适配器,用于在 RAG 流程中改写查询、请求澄清、判断段落、检查可回答性和标记幻觉。适合构建智能体检索的开发者。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
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。
chromadb · 工具包
一个 200 亿参数的搜索模型,为复杂的多步问题找出支撑文档,并在搜索中修剪自己的上下文。设计成与更大的推理模型搭配的检索助手。
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。
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为更大的长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。
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。
Linkup-Platform · 工具包
Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。
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。
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。