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answerdotai**answerai-colbert-small-v1** is a new, proof-of-concept model by Answer.AI, showing the strong performance multi-vector models with the new JaColBERTv2.5 training recipe and some extra tweaks can reach, even with just **33 million parameters**. While being MiniLM-sized, it outperforms all previous similarly-sized models on common benchmarks, and even outperforms much larger popular models such as e5-large-v2 or bge-base-en-v1.5. For more information about this model or how it was trained, head over to the announcement blogpost.
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answerdotai1. Model Summary 2. Usage 3. Evaluation 4. Limitations 5. Training 6. License 7. Citation ModernBERT is a modernized bidirectional encoder-only Transformer model (BERT-style) pre-trained on 2 trillion tokens of English and code data with a native context length of up to 8,192 tokens. ModernBERT leverages recent architectural improvements such as: - **Rotary Positional Embeddings (RoPE)** for long-context support. - **Local-Global Alternating Attention** for efficiency on long inputs. - **Unpadding and Flash Attention** for efficient inference.
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詳細を見る ↗ModernBERT-large
answerdotai1. Model Summary 2. Usage 3. Evaluation 4. Limitations 5. Training 6. License 7. Citation ModernBERT is a modernized bidirectional encoder-only Transformer model (BERT-style) pre-trained on 2 trillion tokens of English and code data with a native context length of up to 8,192 tokens. ModernBERT leverages recent architectural improvements such as: - **Rotary Positional Embeddings (RoPE)** for long-context support. - **Local-Global Alternating Attention** for efficiency on long inputs. - **Unpadding and Flash Attention** for efficient inference.
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詳細を見る ↗ModernBERT-Large-Instruct
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詳細を見る ↗Falcon-TST_Large
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antflydb- `model.onnx`, copied from `lion-ai/gliner2-base-v1-onnx` - `model.safetensors`, copied from `fastino/gliner2-base-v1` - tokenizer and GLiNER2 sidecars from the upstream/base bundle Antfly Inference reads `antfly_inference_variants.json` and resolves complete encoder/head pairs as `gliner2_split_bundle/v1` at load time. Relation extraction is advertised as a capability and is driven through the extraction schema.
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