# Perplexity AI تطلق نموذجي تضمين جديدين، أحدهما للأجهزة الطرفية

> أطلقت الشركة pplx-embed-v2-late بنسختين: نموذجًا بـ0.6 مليار مُعامل للاستخدام على الأجهزة، وآخر بـ9 مليارات مُعامل سجّل 92.4% في معيار MADQA.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ar/perplexity-ai-adds-two-new-embedding-models-one-for-edge-devices

أعلنت Perplexity AI عن نسختين جديدتين من نموذج pplx-embed-v2-late. تضم النسخة الأصغر 0.6 مليار مُعامل، وصُممت للعمل على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف وأجهزة إنترنت الأشياء. أما النسخة الأكبر، فتضم 9 مليارات مُعامل، وهي مخصصة لإنشاء فهارس متجهات عالية الجودة لأنظمة البحث أو التوصية. ويصدر النموذجان بموجب ترخيص MIT، ما يتيح لأي شخص تنزيلهما واستضافتهما على خوادمه الخاصة.

## أداء النموذجين

في اختبارات Perplexity، حقق النموذج ذو الـ9 مليارات مُعامل نتيجة 92.4% في معيار MADQA، وهو اختبار قياسي لقياس دقة الإجابة عن الأسئلة. وسجّل النموذج نفسه 61.2% في معيار ViDoRe v3 Markdown، الذي يقيس قدرة النموذج على التعامل مع النصوص المنسقة بصيغة Markdown. وتقول الشركة إن نموذج الـ0.6 مليار مُعامل محسّن للسرعة وانخفاض استهلاك الذاكرة، بينما يركز نموذج الـ9 مليارات مُعامل على الدقة.

## الحقائق

- أطلقت Perplexity AI نسختين من pplx-embed-v2-late: نموذجًا للأجهزة الطرفية بـ0.6 مليار مُعامل، ونموذجًا للفهرسة بـ9 مليارات مُعامل.
- سجّل النموذج ذو الـ9 مليارات مُعامل 92.4% في معيار MADQA.
- سجّل النموذج نفسه 61.2% في معيار ViDoRe v3 Markdown.
- النموذجان مرخصان بموجب MIT ويمكن استضافتهما ذاتيًا.

## لماذا يهم

بات بإمكان المطورين تشغيل نموذج تضمين خفيف مباشرة على الهواتف أو الأجهزة الصغيرة، من دون الحاجة إلى خدمة سحابية. ويمكن للفرق التي تحتاج إلى ميزات دقيقة للبحث أو التوصية استخدام النموذج الأعلى سعة مع الاحتفاظ بالتحكم الكامل في بياناتها، إذ إن كلا الإصدارين مفتوح المصدر.

## المصادر والمراجع

1. [Perplexity AI Releases pplx-embed-v2-late: A 0.6B Edge Model and a 9B Model Scoring 92.4% on MADQA](https://www.marktechpost.com/2026/10/07/perplexity-ai-releases-pplx-embed-v2-late-a-0-6b-edge-model-and-a-9b-model-scoring-92-4-on-madqa/) – MarkTechPost, 2026-10-08

آخر تحديث: 2026-10-08