Model reference · open weights

ruri-reranker

Embeddings cl-nagoya Reranker 2 builds Open weights 319k dl/mo

ruri-reranker is an open-weight embedding model from cl-nagoya. ruri-v3-reranker-310m (FP32) weighs 630 MB; the smallest configuration that runs it is RTX 3060 12 GB.

  • ruri-reranker is a Japanese text-ranking model developed by cl-nagoya with 315M parameters.
  • It supports a context length of 8192 tokens and is built on the ModernBERT-Ja architecture.
  • The model is released under the Apache 2.0 license.

Summary of the cl-nagoya/ruri-v3-reranker-310m model card, 2026-10-01

What it is

Released bycl-nagoya
Released2025-04-06
Parameters315M
VRAM630 MB for the weights

What it runs on

Memory and cards for ruri-v3-reranker-310m (FP32)

630 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

Builds

Sizes, precisions & builds

BuildParamsPrecisionWeightsSmallest setup
ruri-v3-reranker-310m (above) ↗ 315MFP32 630 MBRTX 3060 12 GB
ruri-reranker-base ↗ 111MFP32 222 MBRTX 3060 12 GB

From the model card

What cl-nagoya says about ruri-reranker

Read the model card

Ruri-v3 Reranker is a general-purpose Japanese reranker model built on top of ModernBERT-Ja. Ruri v3 offers several key technical advantages:

  • State-of-the-art performance with good robustness for vaious domains
  • Supports sequence lengths up to 8192 tokens
  • Expanded vocabulary of 100K tokens, compared to 32K in v1 and v2
  • Integrated FlashAttention, following ModernBERT's architecture
  • Tokenizer based solely on SentencePiece

How to Use

You can use our models directly with the transformers library v4.48.0 or higher:

pip install -U "transformers>=4.48.0" sentence-transformers

Additionally, if your GPUs support Flash Attention 2, we recommend using our models with Flash Attention 2.

pip install flash-attn --no-build-isolation

Example Usage (Sentence Transformers)

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cl-nagoya/ruri-v3-reranker-310m")

inputs = [
    [
        "瑠璃色はどんな色?",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色 なに",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色はどんな色?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
]

scores = model.predict(inputs)
print(scores)
# [
#     0.9999963,
#     0.9996056,
#     0.00035428265,
#     0.9672038,
#     0.00002276988,
# ]

result = model.rank(
    query="瑠璃色はどんな色?",
    documents=[
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
        "瑠璃、または琉璃(るり)は、仏教の七宝の一つ。サンスクリットの vaiḍūrya またはそのプラークリット形の音訳である。金緑石のこととも、ラピスラズリであるともいう[1]。",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
)
print(result)
# [
#    {'corpus_id': 2, 'score': 0.9999963},
#    {'corpus_id': 1, 'score': 0.07984412},
#    {'corpus_id': 0, 'score': 0.00035577847},
# ]

Benchmarks

Model#Param.(w/o Emb.)JQaRAnDCG@10JaCWIRMAP@10MIRACLRecall@30
Ruri-v3-reranker-310m315M (236M)86.995.497.3
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1107M (11M)61.493.890.6
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1118M (21M)62.593.992.2
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1111M (86M)67.193.493.3
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1337M (303M)71.093.691.5
hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1568M (303M)69.293.794.7
BAAI/bge-reranker-v2-m3568M (303M)67.393.494.9
Ruri-Reranker-Small68M (43M)64.592.692.3
Ruri-Reranker-Base111M (86M)74.393.595.6
Ruri-Reranker-Large337M (303M)77.194.196.1

Model Details

Model Description

  • Model Type: Sentence Transformer
  • Base model: cl-nagoya/ruri-v3-pt-310m
  • Maximum Sequence Length: 8192 tokens
  • Language: Japanese
  • License: Apache 2.0
  • Paper: https://arxiv.org/abs/2409.07737

Citation

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}},
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737},
}

License

This model is published under the Apache License, Version 2.0.

Quoted from the model card on Hugging Face. The full card is behind the Hugging Face link above.

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