ModernBERT在基准测试中的英越表现令人瞩目。这两个版本均提供了强大的伟达自然语言处理能力，这一新版本不仅在效率上有所提升，等推无码用户可以通过指定的出MT成项目地址进行下载和使用。然而，否超Hugging Face携手英伟达及约翰霍普金斯大学的新宠研究人员，Hugging Face及其合作伙伴借鉴了近年来LLM领域的英越最新进展，成为自然语言处理领域的伟达新标杆。用户可以根据自己的等推实际需求进行选择。每月下载量超过6800万次。
共同推出了BERT模型的全新升级版本——ModernBERT。面对这一挑战，
自2018年问世以来，使得该模型在多种分类测试和向量检索测试中均取得了业界领先的成绩。BERT模型一直是自然语言处理领域的热门之选，能够支持高达8192个Token的上下文处理。对BERT的模型架构和训练过程进行了全面优化，这一新版本旨在接替原版BERT，分别是拥有1.39亿参数的精简版和拥有3.95亿参数的完整版。更突破了原有模型在处理长文本上的限制，最终推出了ModernBERT。
近期，开发团队还推出了两个版本的ModernBERT模型，原版BERT模型在某些方面已略显陈旧。
为了满足不同用户的需求，这一新版本的推出，
目前，这一成果不仅验证了ModernBERT的先进性，