Model reference · open weights

TurkEmbed4Retrieval

Embeddings newmindai Embeddings 1 build Licence not stated 1k dl/mo

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.

  • TurkEmbed4Retrieval is a 305M parameter sentence transformer model developed by newmindai for sentence-similarity tasks.
  • It maps text to 768-dimensional vectors and supports a maximum sequence length of 512 tokens.
  • The model is designed for semantic search, clustering, and text classification, and it was trained on 1,840,212 samples using MatryoshkaLoss.

Summary of the newmindai/TurkEmbed4Retrieval model card, 2026-10-01

What it is

Released bynewmindai
Released2025-07-30
Parameters305M
VRAM611 MB for the weights

What it runs on

Memory and cards for TurkEmbed4Retrieval (FP32)

611 MBweights, file size
1.1 GBruntime overhead
CardRunsMemory
RTX 3060 12 GBfits11.6 GB
RTX 4060 Ti 16 GBfits15.4 GB
RTX 3090 24 GBfits23.4 GB
RTX 4090 24 GBfits23.4 GB
RTX 5090 32 GBfits31.0 GB
L40S 48 GBfits44.0 GB
A100 80 GBfits78.2 GB
H100 80 GBfits78.1 GB
RTX PRO 6000 Blackwell 96 GBfits93.8 GB
DGX Spark (GB10) 128 GB unifiedfits107 GB
H200 141 GBfits138 GB
B200 180 GBfits176 GB

From the model card

What newmindai says about TurkEmbed4Retrieval

Read 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.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Sentence Transformer
  • Base model: newmindai/TurkEmbed4STS
  • Maximum Sequence Length: 512 tokens
  • Output Dimensionality: 768 dimensions
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

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()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

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]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset
  • Size: 1,840,212 training samples
  • Columns: sentence_0, sentence_1, and label
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    sentence_0sentence_1label
    typestringstringfloat
    detailsmin: 4 tokensmean: 10.24 tokensmax: 26 tokensmin: 16 tokensmean: 79.54 tokensmax: 138 tokensmin: 0.0mean: 0.49max: 1.0
  • Samples:
    sentence_0sentence_1label
    Hipotez ve teori tanımıTeori 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 nedirDevamını 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.

© 2026 AxForge · EU-hosted AI infrastructure Pricing Docs Trust Privacy Terms