H Company выпустила NeoMME — открытый ИИ-поиск по документам со сжатием индекса в 255 раз

Французский стартап H Company, ранее известный агентом-автоматизатором браузера Holo, опубликовал на Hugging Face NeoMME — семейство моделей-кодировщиков для мультиязычного поиска по тексту и изображениям одновременно. В отличие от типичных visual-language моделей, которые склеивают отдельно обученные текстовый и визуальный энкодеры, NeoMME с нуля обучен как единый двунаправленный трансформер, обрабатывающий оба типа данных вместе. Модели вышли в двух размерах — 260 и 800 миллионов параметров — и распространяются с открытыми весами по лицензии Apache 2.0.

Для чего это нужно

Задача NeoMME — поиск по документам для систем retrieval-augmented generation (RAG): вместо того чтобы сначала распознавать текст в PDF и сканах, модель напрямую индексирует изображения страниц и находит нужный фрагмент по смысловому запросу. Модель обучена на 524 млрд токенов, поддерживает контекст 16 384 токена и словарь на 131 тысячу токенов для многоязычных текстов, включая русский.

Что делает семейство заметным

На бенчмарке визуального поиска по документам ViDoRe v3 версия на 260 млн параметров показала лучший результат среди моделей своего класса, а версия на 800 млн сопоставима со специализированными моделями почти вдвое крупнее. Ключевое преимущество здесь не точность, а эффективность:

Доступность из России

Ограничений нет: NeoMME распространяется как открытые веса на Hugging Face под лицензией Apache 2.0, разворачивается локально или в собственной инфраструктуре и не требует подписки или региональной привязки — нужны только вычислительные мощности для запуска.