该模型是通过ggml.ai的GGUF-my-repo空间，使用llama.cpp从BAAI/bge-reranker-v2-m3转换而来的GGUF格式模型，主要用于文本分类任务。

mxbai-rerank-large-v2是一个多语言文本重排序模型，支持多种语言和多种量化格式，适用于不同硬件环境。

本模型是BAAI/bge-reranker-v2-m3的GGUF量化版本，用于文本重排序任务，支持多语言。

这是一个基于0.5B参数的文本重排序模型，支持多种语言的文本排序任务。

LB重排序器是用于判断查询与文本片段相关性的模型，支持95+种语言，适用于检索任务中的排序和重排序。

该模型是基于BAAI/bge-reranker-large转换而来的GGUF格式模型，用于重排序任务，支持中英文。

该模型是从BAAI/bge-reranker-v2-m3转换而来的GGUF格式模型，用于文本重排序任务，支持多语言。

基于Gemma-2B的多语言重排序模型，适用于文本相关性排序任务，支持多语言场景。

这是BAAI/bge-reranker-v2-gemma模型的GGUF格式转换版本，适用于llama.cpp框架，支持多语言文本分类任务。

GTE系列中的首个多语言重排序模型，支持70+语言，具备高性能和长文本处理能力。