Model reference · open weights
TurkEmbed4Retrieval is an open-weight embedding model from newmindai. TurkEmbed4Retrieval (FP32) weighs 611 MB; the smallest configuration that runs it is RTX 3060 12 GB.
For self-hosting, compare this build's requirements below with the GPU you plan to rent.
Summary of the newmindai/TurkEmbed4Retrieval model card, 2026-10-01
What it is
| Released by | newmindai |
|---|---|
| Released | 2025-07-30 |
| Parameters | 305M |
| VRAM | 611 MB for the weights |
What it runs on
| Card | Runs | Memory |
|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | fits | 11.6 GB |
| RTX 4060 Ti 16 GB | fits | 15.4 GB |
| RTX 3090 24 GB | fits | 23.4 GB |
| RTX 4090 24 GB | fits | 23.4 GB |
| RTX 5090 32 GB | fits | 31.0 GB |
| L40S 48 GB | fits | 44.0 GB |
| A100 80 GB | fits | 78.2 GB |
| H100 80 GB | fits | 78.1 GB |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB | fits | 93.8 GB |
| DGX Spark (GB10) 128 GB unified | fits | 107 GB |
| H200 141 GB | fits | 138 GB |
| B200 180 GB | fits | 176 GB |
From the model card
This is a sentence-transformers model finetuned from newmindai/TurkEmbed4STS. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'Bir yıl tam yelken üniversitesini ne kadar ödeyeceğim',
"Full Sail Üniversitesi'nde öğrenim ve ücretler 23,117 $ mali yardım olmadan. Oda, yönetim kurulu ve diğer ücretlerin bir araya getirilmesiyle, toplam katılım maliyeti 23,647 $ 'dır. Maliyet ve Yardım. Pahalı öğrenim (23.117 $, eyalet içi ve eyalet dışı öğrenciler için aynı)",
'Hangi hemoglobin seviyesi anemik olarak kabul edilir - ben anemikim ve 88 g / l hemoglobin seviyesine sahipim. Bu ne kadar ciddi? 88 mi demek istediniz? Normal hemoglobin yaklaşık 15 (+/- az) bu yüzden 8 civarında gerçekten çok düşüktür. Bu aneminin nedeni araştırılmış ve düzgün bir şekilde tedavi edilmiş olmalıdır. Bu arada kan transfüzyonuna ihtiyacınız olabilir',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
| sentence_0 | sentence_1 | label | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | float |
| details | min: 4 tokensmean: 10.24 tokensmax: 26 tokens | min: 16 tokensmean: 79.54 tokensmax: 138 tokens | min: 0.0mean: 0.49max: 1.0 |
| sentence_0 | sentence_1 | label |
|---|---|---|
| Hipotez ve teori tanımı | Teori ve Uygulamada Tanım Hakkında. Tanım sorunu uzun bir geçmişe sahiptir ve Platon ve Aristoteles'ten başlayarak Batı geleneğinin en seçkin düşünürlerinden bazılarının zihinlerini meşgul etmiştir. Ancak aynı zamanda modern toplumun bağlı olduğu sayısız metinleri hazırlamak veya yorumlamak zorunda olan herkesin sürekli karşılaştığı günlük bir sorundur. Teori ve Uygulamada Tanım, zorlukların özellikle akut bir biçimde ortaya çıktığı iki alana odaklanmaktadır: lexicography ve hukuk. | 0.0 |
| Oturma ücreti nedir | Devamını Oku 1 TÜM PORTRAİT SESSIONS INCLUDE... 2 Oturum Ücreti fotoğrafçının Zaman ve Yeteneklerini kapsar. 3 Unutma...** Vergiyi ekleyin! (%8.4 vergi ödemeniz gerekmektedir.) ** Portre seansınızdan önce oturma ücreti alınır. |
Quoted from the model card on Hugging Face. The full card is behind the Hugging Face link above.