FRIDA是基于T5去噪架构思想进行全参数微调的通用文本嵌入模型，支持俄语和英语文本处理。

Giga Embeddings Instruct 是一个高性能的嵌入模型，专注于文本分类和检索任务，在多个基准测试中表现出色。

cde-small-v1 是一个基于 transformer 架构的小型句子嵌入模型，在多个文本分类、聚类和检索任务上表现出色。

Stella 400M 是一个中等规模的英语文本处理模型，专注于分类和信息检索任务。

NV-Embed-v2 是一个基于 sentence-transformers 的嵌入模型，在多个 MTEB 基准测试中表现出色，适用于多种自然语言处理任务。

Salesforce开发的通用文本嵌入模型，在多种NLP任务上表现优异

专为俄语设计的句子嵌入提取模型，可将句子和段落映射到768维稠密向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

bge_micro 是一个专注于句子相似度计算的轻量级模型，适用于多种自然语言处理任务。

E5-base 是一个通用的文本嵌入模型，适用于多种自然语言处理任务，如分类、检索、聚类和语义相似度计算。

Instructor是一种通过指令微调的文本嵌入模型，能够根据任意任务和领域生成定制化的文本嵌入向量，无需额外微调。

通过同态投影蒸馏压缩语义检索的句子表示模型，仅含2300万参数，模型大小87MB

基于BERT架构的多语言句子编码器，支持15种语言的句子嵌入和相似度计算，是原始LaBSE模型的蒸馏版本。