Поиск и RAG

FRIDA / Giga-Embeddings

Эмбеддинги Сбера, заточенные под русский язык: по данным разработчиков, в числе лучших на русскоязычных тестах поиска. FRIDA компактная, Giga-Embeddings мощнее.

Разработчик
Сбер (SberDevices), Россия
Первый выпуск
дек 2024
Последний выпуск
авг 2026
Размеры
480M – 10B-A1.8B
Лицензия
Можно в коммерциюMIT
Русский язык
Есть
Запуск
Через свой серверРаботает и без видеокарты
Сферы
Разработка ПО, Поддержка клиентов, Документы и бухгалтерия, Госсектор
Поставить на свой сервер Hugging Face

Какие задачи решает

  • Поиск по русскоязычным документам
  • RAG для чат-ботов на русском
  • Классификация обращений и отзывов

Где применяется

Банки и финансыГоссектор и юристыПоддержка клиентов

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходит
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. Giga-Embeddings-instruct 0826 (480M, 10B-A1.8B)
  2. Giga-Embeddings-instruct 0826 (3B)
  3. Giga-Embeddings-instruct
  4. FRIDA

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face
Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам.

Частые вопросы

Можно ли использовать FRIDA / Giga-Embeddings в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: MIT. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для FRIDA / Giga-Embeddings?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли FRIDA / Giga-Embeddings русский язык?

Да, русский язык заявлен в карточке модели.

Где скачать FRIDA / Giga-Embeddings и сколько это стоит?

Веса FRIDA / Giga-Embeddings лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Статьи по теме

Похожие модели

Поиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерцию

Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.

ПодробнееПоиск и RAGE5 / multilingual-e5Microsoft · СШАМожно в коммерцию

Проверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.

ПодробнееПоиск и RAGQwen3 Embedding / RerankerAlibaba (Qwen) · КитайМожно в коммерцию

Эмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.

Подробнее

Источник: huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-480M-0826. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.