Открытые модели эмбеддингов для поиска и RAG

Модели эмбеддингов превращают тексты в векторы, чтобы искать по смыслу, а не по точным словам. На них строят поиск по базе знаний и RAG, когда ассистент отвечает по вашим документам. Проверьте качество на русском, длину обрабатываемого текста, размер вектора и лицензию.

В подборке 43 семейства открытых моделей.Обновлено 22.09.2026Открыть весь каталог с фильтрами
Музыка и звукGGUF2022–2026

MERT

m-a-p (Multimodal Art Projection) · Великобритания / Китай

Энкодер музыки: превращает трек в числовое описание, по которому определяют жанр, настроение, тональность и ритм. MERT-v2 работает с целыми песнями до 6 минут.

  • Автоматическая разметка музыкального каталога
  • Поиск похожих треков
  • Определение жанра, настроения и темпа
Размеры
95M – 632M
Железо
от: Ноутбук
Только некоммерческоеПодробнее
Поиск по сканам документовGGUF2026

EVIE

Tencent · Китай

Модели Tencent на базе Qwen3.5 для поиска по сканам и PDF как по картинкам. По данным карточки, на момент выхода — среди лучших в рейтинге ViDoRe.

  • Поиск по сканам и PDF без распознавания
  • RAG по отчётам с таблицами и графиками
  • Поиск по архивам документов
Размеры
4.5B – 8B
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRU2024–2026

FRIDA / Giga-Embeddings

Сбер (SberDevices) · Россия

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

  • Поиск по русскоязычным документам
  • RAG для чат-ботов на русском
  • Классификация обращений и отзывов
Размеры
480M – 10B-A1.8B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRU2025–2026

NVIDIA Nemotron Embed

NVIDIA · США

Эмбеддинги NVIDIA для поиска и RAG. Nemotron-3-Embed 2026 года вышли под свободной лицензией OpenMDW и работают на многих языках.

  • Поиск по корпоративным документам
  • RAG для чат-ботов и ассистентов
  • Поиск по картинкам и страницам (VL-версии)
Размеры
1B – 8B
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGRUGGUF2023–2026

Jina Embeddings

Jina AI · Германия

Сильные многоязычные эмбеддинги с длинным контекстом, v5-omni понимает текст, картинки и аудио. Свежие версии открыты только для некоммерческого использования.

  • Поиск по документам на многих языках
  • Поиск по картинкам и сканам
  • Классификация и кластеризация
Размеры
33M – 3.8B
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2024–2026

Granite Embedding

IBM · США

Лёгкие эмбеддинги IBM для корпоративного поиска, обученные на данных с понятными правами. R2 2026 года стали многоязычными.

  • Поиск по корпоративным документам
  • RAG на обычном сервере без видеокарты
  • Переранжирование результатов
Размеры
30M – 311M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGGGUF2025–2026

Octen Embedding

Octen · США / Сингапур

Дообученные Qwen3-Embedding от стартапа Octen под поиск в юридических, финансовых и медицинских текстах. Версия 8B на январь 2026 возглавляла рейтинг RTEB.

  • Поиск по договорам и судебной практике
  • Поиск по финансовым отчётам
  • Поиск по длинным документам до 32 тыс. токенов
Размеры
0.6B – 8B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGGGUF2026

pplx-embed

Perplexity · США

Эмбеддинги поискового сервиса Perplexity. Есть версии, которые учитывают контекст всего документа, а не только отдельного фрагмента.

  • Поиск по большим массивам документов
  • RAG с учётом контекста документа
  • Поиск по сайту и каталогу
Размеры
0.6B – 4B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRU2026

Harrier (harrier-oss)

Microsoft · США

Многоязычные эмбеддинги Microsoft 2026 года с контекстом до 32 тыс. токенов, русский в списке языков. Версии 270M и 0.6B идут на обычном сервере, 27B — самая точная.

  • Поиск по базе знаний на разных языках
  • Подбор фрагментов для RAG
  • Поиск по длинным документам
Размеры
270M – 27B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2025–2026

Qwen3 Embedding / Reranker

Alibaba (Qwen) · Китай

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

  • Поиск по базе знаний для RAG
  • Переранжирование найденного перед ответом
  • Поиск по сканам, слайдам и скриншотам
Размеры
0.6B – 8B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAG2026

Voyage 4 nano

Voyage AI (MongoDB) · США

Единственная открытая модель линейки Voyage 4: её векторы совместимы с платными старшими версиями, можно начать локально и позже перейти на API.

  • Поиск по документам на своём сервере
  • RAG для небольших баз знаний
  • Поиск похожих текстов
Размеры
около 340M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Компьютерное зрение2025

Perception Encoder (PE)

Meta · США

Семейство энкодеров Meta для картинок и видео, а с версией PE-AV — и для звука. PE-Core ищет по тексту точнее SigLIP 2 (по данным Meta), есть малые версии.

  • Поиск фото и видео по описанию
  • Разметка и теги каталога
  • Поиск по звуку и видео (PE-AV)
Размеры
размер на карточке не указан
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Компьютерное зрение2023–2025

MetaCLIP / MetaCLIP 2

Meta · США

Открытый повтор CLIP от Meta с прозрачным рецептом сбора данных. MetaCLIP 2 обучен на многоязычных данных со всего мира. Только некоммерческая лицензия.

  • Поиск картинок по тексту
  • Классификация изображений без обучения
  • Исследования и прототипы поиска
Размеры
0.15B – 3.6B
Железо
от: Ноутбук
Только некоммерческоеПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2024–2025

mxbai (Mixedbread Embed и Rerank)

Mixedbread · Германия

Эмбеддинги и реранкеры немецкой Mixedbread. mxbai-embed-large — одна из самых скачиваемых английских моделей для поиска, реранкеры v2 работают на 100+ языках, включая русский.

  • Поиск по базе знаний
  • Переранжирование результатов перед ответом бота
  • Поиск по каталогу товаров
Размеры
17M – 1.5B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2025

ModernVBERT / ColModernVBERT

Illuin Technology, EPFL, CentraleSupélec · Франция

Компактная (250M) модель для поиска по страницам документов как по картинкам. По данным авторов, не уступает моделям в 10 раз крупнее и работает без видеокарты.

  • Поиск по сканам и PDF на слабом сервере
  • Индексация архивов документов
  • Поиск по слайдам и инструкциям
Размеры
250M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGOllama2025

EmbeddingGemma

Google · США

Маленькая многоязычная модель эмбеддингов на базе Gemma 3, работает даже на телефоне и ноутбуке без интернета.

  • Поиск по документам на устройстве
  • RAG без отправки данных наружу
  • Классификация текстов
Размеры
300M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGOllama2023–2025

BGE (BAAI General Embedding)

BAAI (Пекинская академия ИИ) · Китай

Одни из самых популярных эмбеддингов для поиска и RAG. Основные версии v1.5 рассчитаны на английский и китайский; для русского у BAAI есть отдельная bge-m3.

  • Поиск по документам на английском
  • Подбор фрагментов для ответа чат-бота (RAG)
  • Поиск по коду (bge-code)
Размеры
24M – 9B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2024–2025

ColPali / ColQwen

Illuin Technology (команда ViDoRe) · Франция

Поиск по PDF и сканам как по картинкам: страницу не нужно распознавать, модель сразу находит нужную по вопросу, включая таблицы и схемы. Обучены на английском.

  • Поиск по сканам, презентациям и PDF
  • RAG по документам с таблицами и графиками
  • Поиск по технической документации
Размеры
256M – 3B
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGGGUF2024–2025

JobBERT (TechWolf)

TechWolf · Бельгия

Модель бельгийской HR-компании: превращает названия должностей в векторы, чтобы находить похожие вакансии и резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Сопоставление названий должностей из разных источников
  • Поиск похожих вакансий и резюме по смыслу
  • Наведение порядка в справочнике должностей компании
Размеры
109M – 278M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Разбор текстаRU2023–2025

RuModernBERT и USER (deepvk)

deepvk (VK) · Россия

Русские энкодеры от команды VK: RuModernBERT читает длинные тексты, USER даёт векторы для поиска, GeRaCl классифицирует тексты по темам без обучения.

  • Классификация обращений без размеченных данных
  • Поиск по базе знаний на русском
  • Разбор длинных договоров
Размеры
35M – 360M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Реранкеры2023–2025

ColBERT (поиск с поздним взаимодействием)

Stanford NLP, затем Answer.AI и LightOn · США и Франция

Другой принцип поиска: каждое слово вопроса сравнивается с каждым словом документа, а не два текста целиком. Индекс получается тяжелее обычных эмбеддингов. В карточках заявлен английский язык.

  • Поиск по базе знаний с длинными документами
  • Переупорядочивание найденных фрагментов
  • Поиск по регламентам и технической документации
Размеры
около 33M – 150M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2024–2025

Nomic Embed

Nomic AI · США

Полностью открытые эмбеддинги — с весами, данными и кодом обучения. v2 многоязычная на MoE, есть версии для кода и для поиска по PDF-страницам.

  • Поиск по документам и базе знаний
  • Поиск по коду
  • Поиск по сканам и PDF без распознавания
Размеры
137M – 7B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2025

Nomic Embed Multimodal / ColNomic

Nomic AI · США

Поиск по страницам PDF и сканам как по картинкам. В карточках заявлены английский, итальянский, французский, немецкий и испанский — русского в списке нет.

  • Поиск по архиву сканов и PDF
  • Поиск по таблицам и схемам внутри документов
  • Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
Размеры
3B и 7B
Железо
от: 1 видеокарта
Коммерция с условиямиПодробнее
Компьютерное зрение2023–2025

SigLIP (наследник CLIP)

Google · США

Модели, которые переводят картинки и текст в общее пространство: можно искать фото по словам и классифицировать изображения без обучения. CLIP от OpenAI (2021) — предшественник.

  • Поиск картинок по текстовому запросу
  • Автоматическая разметка и теги каталога
  • Фильтрация недопустимого контента
Размеры
около 0.2B – 2B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAG2025

CareerBERT

Авторы статьи CareerBERT, немецкие университеты · Германия

Немецкоязычная модель, которая сопоставляет резюме с профессиями из европейского справочника ESCO и подсказывает подходящие направления. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Подбор профессий под опыт кандидата
  • Сопоставление резюме и описаний вакансий
  • Подсказки по карьерным переходам внутри компании
Размеры
110M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAGRU2023–2025

GTE

Alibaba · Китай

Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.

  • Смысловой поиск по документам
  • Переранжирование результатов поиска
  • Кластеризация и классификация текстов
Размеры
33M – 7B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2019–2025

Sentence Transformers (all-MiniLM, paraphrase-multilingual)

UKP Lab (ТУ Дармштадт), затем Hugging Face · Германия

Классика смыслового поиска: маленькие быстрые модели, которые работают даже на слабом сервере без видеокарты. Многоязычные версии понимают русский.

  • Поиск по базе знаний и FAQ
  • Поиск похожих обращений и дублей
  • Группировка отзывов и заявок по темам
Размеры
около 20M – 470M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2025

LlamaIndex vdr

LlamaIndex · США

Небольшая модель для поиска по страницам-картинкам от команды популярного фреймворка RAG. Языки в карточке: английский, итальянский, французский, немецкий, испанский.

  • Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
  • Поиск по счетам, актам и договорам
  • Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
Размеры
2B (на базе Qwen2-VL)
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Музыка и звук2024

MuQ / MuQ-MuLan

Tencent AI Lab · Китай

Музыкальный энкодер MuQ и модель MuQ-MuLan, которая сопоставляет музыку и текст: можно искать треки по описанию на английском или китайском.

  • Поиск музыки по текстовому описанию
  • Разметка треков по жанру и настроению
  • Подбор похожей музыки
Размеры
300M – 700M
Железо
от: Ноутбук
Только некоммерческоеПодробнее
Поиск и RAGRUOllama2024

Snowflake Arctic Embed

Snowflake · США

Эмбеддинги от Snowflake, заточенные именно под поиск. Версия 2.0 многоязычная (русский в списке языков), держит длинные тексты до 8 тыс. токенов и умеет сжимать векторы.

  • Поиск по документам и базе знаний
  • Подбор фрагментов для RAG
  • Поиск по отчётам и внутренним данным
Размеры
22M – 568M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAG2024

ConTeXT-Skill-Extraction

TechWolf · Бельгия

Находит в тексте вакансии или резюме упоминания навыков и сопоставляет их со справочником компании. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение навыков из описания вакансии
  • Сопоставление навыков кандидата с требованиями
  • Карта компетенций по подразделениям
Размеры
109M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск по сканам документов2024

GME (General Multimodal Embedding)

Alibaba (Tongyi Lab) · Китай

Один вектор и для текста, и для картинки, и для их пары: одной моделью можно искать товар по фото, страницу документа по вопросу и картинку по описанию. Языки в карточке: английский и китайский.

  • Поиск товара по фотографии
  • Поиск по каталогу картинок и карточек
  • Поиск по страницам документов как по изображениям
Размеры
2B и 7B
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2024

VLM2Vec

TIGER-Lab · Канада

Превращает модель «картинка плюс текст» в модель эмбеддингов: один вектор для страницы, схемы или фото с подписью. В карточке заявлен английский язык.

  • Поиск по смешанному архиву текстов и картинок
  • Поиск по страницам документов как по изображениям
  • Подбор похожих карточек и иллюстраций
Размеры
около 4B (на базе Phi-3.5-V)
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск по сканам документов2024

DSE (Document Screenshot Embedding)

Университет Ватерлоо, проект Tevatron · Канада

Ищет по скриншотам страниц: страницу не распознают, а превращают целиком в один вектор — индекс компактнее, чем у моделей с поздним взаимодействием. Языки в карточке: английский и французский.

  • Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
  • Поиск по презентациям и отчётам со сложной вёрсткой
  • Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
Размеры
2B (на базе Qwen2-VL)
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Разбор текстаRUНе развивается2020–2024

ruBERT, ruRoBERTa, ruELECTRA (ai-forever)

SberDevices (ai-forever) · Россия

Русскоязычные энкодеры Сбера, обученные на больших русских корпусах. Основа для классификаторов, NER и поиска по смыслу на русском.

  • Классификация обращений на русском
  • Извлечение имён, сумм и дат после дообучения
  • Определение тональности отзывов
Размеры
около 30M – 430M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRUНе развивается2022–2024

E5 / multilingual-e5

Microsoft · США

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

  • Поиск по базе знаний и документам
  • Подбор ответов для чат-бота (RAG)
  • Поиск похожих обращений и дублей
Размеры
33M – 7B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGRUOllamaНе развивается2024

BGE-M3

BAAI · Китай

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

  • Поиск по базе документов
  • RAG для чат-бота
  • Поиск похожих обращений и дублей
Размеры
568M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
РеранкерыНе развивается2023

BCEmbedding (Youdao)

NetEase Youdao · Китай

Пара «эмбеддинг плюс реранкер» для баз знаний. В карточке заявлены английский, китайский, японский и корейский — русского в списке языков нет.

  • Поиск по базе знаний и справочным материалам
  • Переупорядочивание найденных фрагментов
  • Подбор ответов для чат-бота поддержки
Размеры
около 280M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Музыка и звукНе развивается2023

CLAP (LAION)

LAION · Германия

Аналог CLIP для звука: переводит аудио и текст в общее пространство. Можно искать звуки и музыку по описанию и классифицировать их без обучения. Текст — английский.

  • Поиск звуков и музыки по описанию
  • Автоматические теги для аудиотеки
  • Распознавание типа звука (сирена, стекло, голос)
Размеры
размер на карточке не указан
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Музыка и звукНе развивается2022

AST (Audio Spectrogram Transformer)

MIT · США

Классическая модель 2021 года для распознавания звуков: определяет 527 классов событий AudioSet (сирена, лай, стекло, музыка). Лёгкая, работает без видеокарты, с 2022 года в Transformers.

  • Распознавание звуковых событий
  • Разметка аудиоархива
  • Детекция тревожных звуков
Размеры
около 87M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Компьютерное зрениеНе развивается2021–2022

CLIP (OpenAI)

OpenAI · США

Модель 2021 года, которая первой связала картинки и текст: поиск фото по словам и классификация без обучения. Понимает только английский, сейчас чаще берут SigLIP 2 или PE.

  • Поиск картинок по текстовому запросу
  • Автоматические теги для каталога
  • Поиск похожих изображений
Размеры
около 0.15B – 0.6B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Компьютерное зрениеRUНе развивается2022

ruCLIP (ai-forever)

Сбер AI и SberDevices (ai-forever) · Россия

Русская версия CLIP: сопоставляет картинки и подписи на русском. Позволяет искать фото по описанию и раскладывать изображения по категориям без обучения.

  • Поиск товаров по фото и по русскому описанию
  • Сортировка картинок по категориям без разметки
  • Проверка соответствия фото и подписи
Размеры
150M – 430M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Разбор текстаRUНе развивается2021

rubert-tiny

Давид Дале (cointegrated) · Россия

Очень маленький русско-английский BERT, работает быстро на обычном процессоре. Есть готовые дообученные версии для тональности, токсичности и эмоций.

  • Определение тональности отзывов
  • Фильтр грубых сообщений в чате
  • Быстрая классификация обращений
Размеры
12M – 29M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее

Подборки

Нужна модель под вашу задачу?

Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.

  1. ПодберуМодель и размер под задачу и бюджет на железо
  2. ПоставлюНа ваш сервер или в закрытый контур, с API
  3. ДообучуНа ваших данных или подключу базу знаний
  4. ВстроюВ CRM, 1С, бота, сайт или рабочий чат
Обсудить внедрение