Un equipo de diez autores publicó el 21 October 2026 en arXiv un informe técnico sobre pplx-embed-v2-late. El trabajo incorpora dos nuevos modelos: uno de 0.6 billion parámetros y otro de 9 billion, capaces de procesar texto, imágenes y documentos escaneados en muchos idiomas. Los autores afirman que los modelos superan a todos los demás sistemas de tamaño comparable en varias tareas de recuperación de información, y que el modelo más pequeño funciona con suficiente rapidez para responder consultas en tiempo real.
Cómo funcionan juntos los modelos
Ambos modelos se entrenaron mediante «destilación de representaciones» a partir de un modelo docente más grande, de 18 billion parámetros. Esto significa que el modelo docente enseñó a los dos nuevos modelos a generar embeddings similares —los vectores numéricos que se usan para las búsquedas— pese a que son mucho más pequeños. Como los embeddings comparten el mismo espacio, los usuarios pueden indexar una colección con el modelo de 9 B, que genera vectores más precisos, y luego buscar en ella con el modelo ligero de 0.6 B, que responde rápidamente.
Dónde conseguirlos
Los autores proporcionan enlaces de descarga en la línea «this https URL» del informe. El artículo no incluye información sobre precios ni licencias, por lo que parece que los modelos se publican gratis para uso académico o de investigación.
Por qué importa
Para los desarrolladores que crean motores de búsqueda o herramientas de recomendación, este dúo permite mantener una alta calidad de indexación con el modelo de 9 B y responder rápidamente a las consultas de los usuarios con el modelo de 0.6 B. Esto podría reducir los costes de computación en aplicaciones multilingües con muchas imágenes, aunque todavía no hay evaluaciones comparativas independientes.
