# Fireworks lanza el modelo de embeddings Voyage Multimodal 3.5

> El nuevo modelo genera embeddings de texto, imágenes, tablas, diapositivas y fotogramas de video para búsquedas, con un contexto de hasta 32K tokens y tamaños de embedding flexibles.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/es/fireworks-releases-voyage-multimodal-3-5-embedding-model

Fireworks AI anunció Voyage Multimodal 3.5, un modelo de embeddings orientado a la recuperación de información que procesa texto y contenido visual intercalados. Funciona con capturas de pantalla, archivos PDF, tablas, figuras, diapositivas y fotogramas de video. El modelo admite hasta 32 000 tokens; cada 1120 píxeles de video cuentan como un token. Gracias a los embeddings Matryoshka, los usuarios pueden elegir dimensiones de embedding de 256 a 2048 y seleccionar entre varios formatos de cuantización para reducir los costos de almacenamiento.

## Los hechos

- Admite hasta 32 000 tokens (los fotogramas de video cuentan como 1 token por cada 1120 píxeles).
- Los embeddings están disponibles con 256, 512, 1024 o 2048 dimensiones.

## Por qué importa

Los equipos que necesitan buscar en conjuntos de datos con distintos tipos de contenido pueden usar Voyage Multimodal 3.5 para encontrar texto relevante o clips de video sin crear índices separados.

## Fuentes y referencias

1. [Voyage Multimodal 3.5](https://fireworks.ai/models/fireworks/voyage-multimodal-3-5) – Fireworks AI

Última actualización: 2026-10-06