kipreise.info
Lokale Modelle › Text & Chat › all-MiniLM-L6-v2
sentence-transformers · Text & Chat · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

all-MiniLM-L6-v2

Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.

Apache-2.0

Größe (kompakt)0,2 GB
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter–
KategorieText & Chat
Downloads (30 Tage)213 Mio.
Likes6k
Aktualisiertvor 5 Mon.
Erstelltvor 5 Jahren
Hersteller/Orgsentence-transformers
Tensor-TypF32
Repo-Größe (alle Dateien)0,4 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Macht Sätze und Abschnitte in dichte Vektoren um, damit man per Ähnlichkeitssuche nach Informationen suchen, gruppenweise clustern oder ein einfaches Retrieval-System (z. B. für Chatbots) aufbauen kann. Klingt technisch, ist aber im Kern einfach: Ähnliche Texte bekommen ähnliche Vektoren.

Stärken

Extrem leicht und schnell – läuft auch auf normaler Hardware im Hintergrund und liefert für seine Größe ordentliche Ergebnisse.

Grenzen

Nur 384 Dimensionen und englischsprachig gelehrt – für ganz neue, anspruchsvolle Anwendungsfälle gibt es deutlich bessere (und größere) Embedding-Modelle.

Für wen?

Für Entwickler, die ein schlankes Such- oder Clustering-Feature ohne großen GPU-Aufwand brauchen – sei es für eine Wissensdatenbank, einen FAQ-Bot oder Dokumentensuche.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

SprachmodellBeantwortet Fragen, schreibt und fasst Texte zusammen.
Basis: MiniLM-L6-H384-uncasedAufgebaut auf nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Trainings-DatenLaut Modellkarte trainiert mit: s2orc, stackexchange_xml, ms_marco.
Paper / ForschungarXiv:1904.06472, arXiv:2102.07033, arXiv:2104.08727 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz100 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Inferenz-APIBei Hugging Face direkt im Browser ausprobierbar (Inferenz-Profil vorhanden).
SpracheEnglisch
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Millionenfach geladen213 Mio. Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: bert · Bibliothek: sentence-transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du all-MiniLM-L6-v2

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

Gleiches Modell lieber als API nutzen? Preisvergleich öffnen →

Häufige Fragen

Läuft all-MiniLM-L6-v2 auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet all-MiniLM-L6-v2?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: granite-embedding-small-english-r2 · bge-small-en-v1.5 · SmolLM2-135M · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.