Models Web embedding

Models Web embedding

Режим: Web. Категория: Embeddings / векторные представления.

Всего моделей: 30.

all-MiniLM-L6-v2

Поле	Значение
Название	Xenova/all-MiniLM-L6-v2
Label	all-MiniLM-L6-v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.09 GB catalog size, ~90 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 90 MB; memory/VRAM около 250 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 762 MB+ свободной VRAM/RAM и 602 MB+ disk cache
HF link	Xenova/all-MiniLM-L6-v2
Доступные quantizations	q8
Краткое описание	Catalog entry for Embeddings / векторные представления.
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

granite embedding 97m multilingual r2

Поле	Значение
Название	philipp-zettl/granite-embedding-97m-multilingual-r2-ONNX
Label	granite embedding 97m multilingual r2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.09 GB catalog size, ~92 MB disk/cache
Параметры	0.097B
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 92 MB; memory/VRAM около 256 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 604 MB+ disk cache
HF link	philipp-zettl/granite-embedding-97m-multilingual-r2-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

granite embedding 107m multilingual

Поле	Значение
Название	pelagos-ai/granite-embedding-107m-multilingual-ONNX
Label	granite embedding 107m multilingual
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.10 GB catalog size, ~101 MB disk/cache
Параметры	0.107B
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 101 MB; memory/VRAM около 256 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 613 MB+ disk cache
HF link	pelagos-ai/granite-embedding-107m-multilingual-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

embeddinggemma 300m qat q8

Поле	Значение
Название	tooape/embeddinggemma-300m-qat-q8-ONNX
Label	embeddinggemma 300m qat q8
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.15 GB catalog size, ~156 MB disk/cache
Параметры	0.3B
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 156 MB; memory/VRAM около 256 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 668 MB+ disk cache
HF link	tooape/embeddinggemma-300m-qat-q8-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

Multilingual E5 small

Поле	Значение
Название	Xenova/multilingual-e5-small
Label	Multilingual E5 small
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.12 GB catalog size, ~120 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 120 MB; memory/VRAM около 350 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 862 MB+ свободной VRAM/RAM и 632 MB+ disk cache
HF link	Xenova/multilingual-e5-small
Доступные quantizations	q8
Краткое описание	Catalog entry for Embeddings / векторные представления.
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

all MiniLM L12 v2

Поле	Значение
Название	Xenova/all-MiniLM-L12-v2
Label	all MiniLM L12 v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/all-MiniLM-L12-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

all MiniLM L6 v2

Поле	Значение
Название	sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
Label	all MiniLM L6 v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge base en v1.5

Поле	Значение
Название	onnx-community/bge-base-en-v1.5-ONNX
Label	bge base en v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/bge-base-en-v1.5-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge base en v1.5

Поле	Значение
Название	Xenova/bge-base-en-v1.5
Label	bge base en v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/bge-base-en-v1.5
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge large en v1.5

Поле	Значение
Название	Xenova/bge-large-en-v1.5
Label	bge large en v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/bge-large-en-v1.5
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge large zh v1.5

Поле	Значение
Название	baby2008/bge-large-zh-v1.5
Label	bge large zh v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	baby2008/bge-large-zh-v1.5
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge m3

Поле	Значение
Название	Xenova/bge-m3
Label	bge m3
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/bge-m3
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge small en v1.5

Поле	Значение
Название	onnx-community/bge-small-en-v1.5-ONNX
Label	bge small en v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/bge-small-en-v1.5-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

bge small zh v1.5

Поле	Значение
Название	vteaw/bge-small-zh-v1.5
Label	bge small zh v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	vteaw/bge-small-zh-v1.5
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

gte multilingual base

Поле	Значение
Название	baby2008/gte-multilingual-base
Label	gte multilingual base
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	baby2008/gte-multilingual-base
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

jina clip v1

Поле	Значение
Название	jinaai/jina-clip-v1
Label	jina clip v1
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	jinaai/jina-clip-v1
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

jina clip v2

Поле	Значение
Название	jinaai/jina-clip-v2
Label	jina clip v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	jinaai/jina-clip-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

jina embeddings v3

Поле	Значение
Название	jinaai/jina-embeddings-v3
Label	jina embeddings v3
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	jinaai/jina-embeddings-v3
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

jina embeddings v5 omni nano

Поле	Значение
Название	onnx-community/jina-embeddings-v5-omni-nano-ONNX
Label	jina embeddings v5 omni nano
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/jina-embeddings-v5-omni-nano-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

multilingual e5 base

Поле	Значение
Название	Xenova/multilingual-e5-base
Label	multilingual e5 base
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/multilingual-e5-base
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

multilingual e5 large

Поле	Значение
Название	Xenova/multilingual-e5-large
Label	multilingual e5 large
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/multilingual-e5-large
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

mxbai embed xsmall v1

Поле	Значение
Название	mixedbread-ai/mxbai-embed-xsmall-v1
Label	mxbai embed xsmall v1
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	mixedbread-ai/mxbai-embed-xsmall-v1
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

nomic embed text v1

Поле	Значение
Название	Xenova/nomic-embed-text-v1
Label	nomic embed text v1
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/nomic-embed-text-v1
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

nomic embed text v1.5

Поле	Значение
Название	nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
Label	nomic embed text v1.5
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

paraphrase MiniLM L6 v2

Поле	Значение
Название	Xenova/paraphrase-MiniLM-L6-v2
Label	paraphrase MiniLM L6 v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/paraphrase-MiniLM-L6-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

paraphrase multilingual MiniLM L12 v2

Поле	Значение
Название	Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Label	paraphrase multilingual MiniLM L12 v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

paraphrase multilingual mpnet base v2

Поле	Значение
Название	Xenova/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
Label	paraphrase multilingual mpnet base v2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~300 MB disk/cache
Параметры	не указаны
Минимальные требования	tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 300 MB; memory/VRAM около 360 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 872 MB+ свободной VRAM/RAM и 812 MB+ disk cache
HF link	Xenova/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

granite embedding 311m multilingual r2

Поле	Значение
Название	onnx-community/granite-embedding-311m-multilingual-r2-ONNX
Label	granite embedding 311m multilingual r2
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.29 GB catalog size, ~295 MB disk/cache
Параметры	0.311B
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 295 MB; memory/VRAM около 354 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 866 MB+ свободной VRAM/RAM и 807 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/granite-embedding-311m-multilingual-r2-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

Qwen3 Embedding 0.6B

Поле	Значение
Название	onnx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-ONNX
Label	Qwen3 Embedding 0.6B
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.56 GB catalog size, ~570 MB disk/cache
Параметры	0.6B
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 570 MB; memory/VRAM около 684 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1196 MB+ свободной VRAM/RAM и 1082 MB+ disk cache
HF link	onnx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	known browser-ready provider
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search

Qwen3 Embedding 0.6B

Поле	Значение
Название	EMA-Sakuraba-416/Qwen3-Embedding-0.6B-ONNX
Label	Qwen3 Embedding 0.6B
Категория	Embeddings / векторные представления
Runtime/backend	transformers
Вес	0.56 GB catalog size, ~570 MB disk/cache
Параметры	0.6B
Минимальные требования	small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 570 MB; memory/VRAM около 684 MB; браузер CPU/WASM; WebGPU полезен, если доступен
Оптимальные требования	modern CPU plus WebGPU/NPU when available; желательно 1196 MB+ свободной VRAM/RAM и 1082 MB+ disk cache
HF link	EMA-Sakuraba-416/Qwen3-Embedding-0.6B-ONNX
Доступные quantizations	auto
Краткое описание	ONNX/WebGPU artifact marker
Best in	RAG, семантический поиск, clustering, similarity search