Поиск и RAGРеранкеры
mxbai (Mixedbread Embed и Rerank)
Эмбеддинги и реранкеры немецкой Mixedbread. mxbai-embed-large — одна из самых скачиваемых английских моделей для поиска, реранкеры v2 работают на 100+ языках, включая русский.
- Разработчик
- Mixedbread, Германия
- Первый выпуск
- фев 2024
- Последний выпуск
- окт 2025
- Размеры
- 17M – 1.5B
- Лицензия
- Можно в коммерциюApache 2.0
- Русский язык
- Есть
- Запуск
- Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
- Сферы
- Разработка ПО, Поддержка клиентов, Торговля и маркетплейсы, Документы и бухгалтерия
Какие задачи решает
- Поиск по базе знаний
- Переранжирование результатов перед ответом бота
- Поиск по каталогу товаров
Где применяется
Поддержка клиентовОнлайн-торговляIT и разработка
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версийКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- mxbai-edge-colbert v0 (17M, 32M)
- mxbai-rerank v2 (base, large)
- mxbai-embed-xsmall-v1
- mxbai-embed-large-v1
- mxbai-rerank v1 (xsmall, base, large)
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
РеранкерыBGE RerankerBAAI (Пекинская академия ИИ) · КитайМожно в коммерцию
Реранкеры: берут найденные поиском фрагменты и переставляют их по реальной близости к вопросу. Версия v2-m3 многоязычная и лёгкая, её часто ставят в пару к bge-m3.
ПодробнееПоиск и RAGNomic EmbedNomic AI · СШАМожно в коммерциюПолностью открытые эмбеддинги — с весами, данными и кодом обучения. v2 многоязычная на MoE, есть версии для кода и для поиска по PDF-страницам.
ПодробнееПоиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерциюМодель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
Подробнее