Model reference · open weights

polish-cross-encoder

Embeddings radlab Reranker 1 build Open weights 11k dl/mo

polish-cross-encoder is an open-weight embedding model from radlab. polish-cross-encoder (FP32) weighs 870 MB; the smallest configuration that runs it is RTX 3060 12 GB.

  • polish-cross-encoder is a 435M parameter text-ranking model developed by radlab for the Polish language.
  • It is designed to rank pairs of texts, such as questions and answers, and supports a context length of 514 tokens.
  • The model is released under the cc-by-sa-4.0 licence.

Summary of the radlab/polish-cross-encoder model card, 2026-10-01

What it is

Released byradlab
Released2023-12-03
Parameters435M
VRAM870 MB for the weights

What it runs on

Memory and cards for polish-cross-encoder (FP32)

870 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 radlab says about polish-cross-encoder

Read the model card

Sample model usage

Below is an example of using the model:

from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder

model_path = "radlab/polish-cross-encoder"
model = CrossEncoder(model_path)

questions = [
    "Jaką mamy dziś pogodę? bo Andrzej nic nie mówił.",
    "Gdzie jedzie Andrzej? Bo wczoraj był w Warszawie.",
    "Czy oskarżony się zgadza z przedstawionym wyrokiem?",
]
answers = [
    "Pan Andrzej siedzi w pociągu i jedzie do Wiednia. Ogląda na telefonie zabawne filmiki.",
    "Poada deszcz i jest wilgotno, jednak wczoraj było słonecznie.",
    "Wyrok jest prawomocny i nie podlega dalszym rozważaniom.",
]
for question in questions:
    context_with_question = [(s, question) for s in answers]
    results = sorted(
        {
            idx: r for idx, r in enumerate(model.predict(context_with_question))
        }.items(),
        key=lambda x: x[1],
        reverse=True,
    )

    print(f"QUESTION: {question}")
    print("ANSWERS (sorted):")
    for idx, score in results:
        print(f"\t[{score}]\t{answers[idx]}")
    print("")

and output to the standard output:

QUESTION: Jaką mamy dziś pogodę? bo Andrzej nic nie mówił.
ANSWERS (sorted):
        [0.016749681904911995]  Poada deszcz i jest wilgotno, jednak wczoraj było słonecznie.
        [0.01602918468415737]   Pan Andrzej siedzi w pociągu i jedzie do Wiednia. Ogląda na telefonie zabawne filmiki.
        [0.016013670712709427]  Wyrok jest prawomocny i nie podlega dalszym rozważaniom.

QUESTION: Gdzie jedzie Andrzej? Bo wczoraj był w Warszawie.
ANSWERS (sorted):
        [0.5997582674026489]    Pan Andrzej siedzi w pociągu i jedzie do Wiednia. Ogląda na telefonie zabawne filmiki.
        [0.4528200924396515]    Wyrok jest prawomocny i nie podlega dalszym rozważaniom.
        [0.17350871860980988]   Poada deszcz i jest wilgotno, jednak wczoraj było słonecznie.

QUESTION: Czy oskarżony się zgadza z przedstawionym wyrokiem?
ANSWERS (sorted):
        [0.8431766629219055]    Wyrok jest prawomocny i nie podlega dalszym rozważaniom.
        [0.6823258996009827]    Poada deszcz i jest wilgotno, jednak wczoraj było słonecznie.
        [0.558414101600647]     Pan Andrzej siedzi w pociągu i jedzie do Wiednia. Ogląda na telefonie zabawne filmiki.

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