ModernBERT 是一种现代化的双向仅编码器 Transformer 模型（BERT 风格），在 2 万亿英语和代码数据上进行了预训练，原生上下文长度高达 8,192 个标记。

这是一个基于DistilRoBERTa的句子转换器模型，专门用于代码搜索任务，可将文本和代码片段映射到768维向量空间。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

UniXcoder是一个统一的多模态预训练模型，利用代码注释和抽象语法树等多模态数据预训练代码表示。

这是一个基于DistilRoBERTa-base的句子转换器模型，专门用于代码搜索任务，能将文本和代码片段映射到768维向量空间。