Publié par deepvk le 19 avril 2025 sous licence ouverte Apache 2.0, deepvk/USER2-base est un modèle d’embedding russophone de 149 millions de paramètres, fondé sur RuModernBERT-base. Il accepte jusqu’à 8 192 tokens et produit des vecteurs denses de 768 dimensions.

Publié par deepvk le 19 avril 2025 sous licence ouverte Apache 2.0, deepvk/USER2-small est un encodeur de phrases de 34 millions de paramètres, tous actifs. Fondé sur RuModernBERT-small, il produit des embeddings denses de 384 dimensions et accepte des séquences allant jusqu’à 8 192…

Publié par deepvk le 5 juillet 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, deepvk/USER-bge-m3 est un modèle d’embedding dense de 359 millions de paramètres, tous actifs. Il transforme phrases et paragraphes en vecteurs de 1 024 dimensions.

Publié par deepvk le 10 juin 2024 sous licence ouverte Apache 2.0, deepvk/USER-base est un modèle d’embedding de 427 millions de paramètres, tous actifs. Initialisé à partir de deepvk/deberta-v1-base, il est exclusivement conçu pour le russe et produit des représentations denses de 768…

deepvk/deberta-v1-base est un modèle d’embedding dense publié par deepvk le 7 février 2023 sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 124 millions de paramètres, tous actifs, produisent des vecteurs de 768 dimensions. Cet encodeur bidirectionnel DeBERTa a été préentraîné principalement sur du…