Поиск и RAG

Nomic Embed

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

Разработчик: Nomic AI, США
Первый выпуск: янв 2024
Последний выпуск: мар 2025
Размеры: 137M – 7B
Лицензия: Можно в коммерциюApache 2.0 (у части мультимодальных версий условия базовой модели)
Русский язык: Есть
Готовые сборки: GGUF, MLX (Apple)
Запуск: Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
Сферы: Разработка ПО, Поддержка клиентов, Документы и бухгалтерия

Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

Поиск по документам и базе знаний
Поиск по коду
Поиск по сканам и PDF без распознавания

Где применяется

IT-отделыПоддержка клиентовДокументооборот

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

мар 2025nomic-embed-code и multimodal
фев 2025nomic-embed-text v2 (MoE)
июн 2024nomic-embed-vision
фев 2024v1.5
янв 2024nomic-embed-text v1

Как запустить

Через Ollama — быстрее всегоПоставьте Ollama на компьютер или сервер и найдите модель в её библиотеке по названию. Годится, чтобы за вечер попробовать модель на своих задачах.Найти в библиотеке Ollama

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. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать Nomic Embed в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: Apache 2.0 (у части мультимодальных версий условия базовой модели). Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для Nomic Embed?

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 Nomic Embed русский язык?

Да, русский язык заявлен в карточке модели.

Где скачать Nomic Embed и сколько это стоит?

Веса Nomic Embed 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

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.