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mteb_leaderboard

morteza20/mteb_leaderboard

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：上游卡片未声明 上游版本：3a7c664609be

中文简介

morteza20/mteb_leaderboard 是 morteza20 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 3a7c664609be，同步到 69278 个文件，文件元数据合计 上游未提供可汇总大小；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 morteza20/mteb_leaderboard 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
morteza20/mteb_leaderboard 是 morteza20 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 3a7c664609be，同步到 69278 个文件，文件元数据合计 上游未提供可汇总大小；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本：3a7c664609be。 任务标签：上游卡片所列任务。 上游页面记录的最近更新时间：2025-01-04。

【文件信息】
上游 API 返回 69278 个文件，文件元数据合计 上游未提供可汇总大小。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 92 个、.py 3 个、无扩展名 3 个、.md 1 个、.toml 1 个。 当前较大的文件包括：paths.json（5.51 MB）；results/aari1995__German_Semantic_STS_V2/22912542b0ec7a7ef369837e28ffe6352a27afc9/BelebeleRetrieval.json（2.06 MB）；missing_results_2.json（893.83 KB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
上游未提供可可靠汇总的仓库大小，不能据此给出磁盘结论。正式处理前应先取得完整文件清单，并核对压缩包、解压空间、缓存和训练副本。

【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

[!NOTE] Previously it was possible to submit models results to MTEB by adding the results to the model metadata. This is no longer an option as we want to ensure high quality metadata. This repository contain the results of the embedding benchmark evaluated using the package `mteb`. | Reference | | | ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | | 🦾 **[Leaderboard]** | An up to date leaderboard of embedding models | | 📚 **[mteb]** | Guides and instructions on how to use `mteb`, including running, submitting scores, etc. | | 🙋 **[Questions]** | Questions about the results | | 🙋 **[Issues]** | Issues or bugs you have found | [Leaderboard]: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard [mteb]: https://github.com/embeddings-benchmark/mteb [Questions]: https://github.com/embeddings-benchmark/mteb/discussions [Issues]: https://github.com/embeddings-benchmark/mteb/issues

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本：3a7c664609be。 任务标签：上游卡片所列任务。 上游页面记录的最近更新时间：2025-01-04。

文件说明

上游 API 返回 69278 个文件，文件元数据合计 上游未提供可汇总大小。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 92 个、.py 3 个、无扩展名 3 个、.md 1 个、.toml 1 个。 当前较大的文件包括：paths.json（5.51 MB）；results/aari1995__German_Semantic_STS_V2/22912542b0ec7a7ef369837e28ffe6352a27afc9/BelebeleRetrieval.json（2.06 MB）；missing_results_2.json（893.83 KB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes2.40 KB
  • CONTRIBUTING192 B
  • load_external.py10.63 KB
  • makefile246 B
  • missing_results_2.json893.83 KB
  • missing_results_3.json753.14 KB
  • missing_results_4.json387.74 KB
  • missing_results_5.json156.66 KB
  • missing_results_7.json116.11 KB
  • paths.json5.51 MB
  • pyproject.toml176 B
  • README.md1.28 KB

文件较多，本页只展示前 12 项；完整信息以上游仓库为准。

硬件建议

上游未提供可可靠汇总的仓库大小，不能据此给出磁盘结论。正式处理前应先取得完整文件清单，并核对压缩包、解压空间、缓存和训练副本。

注意事项

上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。