Новая линейка эмбеддинг-моделей Giga-Embeddings-instruct в открытом доступе

🤖 GigaChat открыла эмбеддинг-модели Giga-Embeddings-instruct

Команда GigaChat (организация ai-sage на Hugging Face) выпустила эмбеддинг-модели Giga-Embeddings-instruct трёх размеров — 480M, 3B и флагман 10B-A1.8B — все под лицензией MIT. Модели переводят текст в векторы для RAG и семантического поиска; 480M и 3B построены на Qwen3, флагман — на DeepSeek-V3 (MoE, ~1,8B активных параметров).

🌍 Открытые русскоязычные эмбеддинги без привязки к платным API — базис для локальных RAG-стеков и корпоративного поиска. По карточкам, 10B-A1.8B набирает 74,99 в MTEB (рус.), 3B подняла MTEB (code) с 62,37 до 76,93, а 480M обошла FRIDA-820M при вдвое меньшем размере.

👤 Скачать можно на Hugging Face и запустить через sentence-transformers, vLLM или SGLang (для vLLM пока нужна сборка из main).

Источник 1: https://huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-480M-0826

Источник 2: https://huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-3B-0826