KURE-v1是专为韩语文本检索优化的嵌入模型，基于BAAI/bge-m3微调，在韩语检索任务中表现出色。

基于CLIP ViT-B/32架构的ONNX移植版本，适用于图像分类和相似性搜索任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子编码器模型，能够将句子和段落映射到1024维的密集向量空间，适用于语义搜索和聚类等任务。

预训练的双向编码器，适用于俄语文本处理，基于大规模社交数据和维基百科训练

基于自监督DINO方法训练的Vision Transformer（ViT）图像特征模型，适用于图像分类和特征提取任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，可将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索任务。

基于MPNet架构的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本相似度任务

SBERT-large-nli-v2 是一个基于BERT的大型句子转换器模型，专门用于句子相似度计算和特征提取。