# Fireworks lance le modèle d’embedding Voyage Multimodal 3.5

> Ce modèle peut vectoriser textes, images, tableaux, diapositives et images vidéo pour la recherche, avec un contexte pouvant atteindre 32K tokens et des dimensions d’embedding modulables.

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

Fireworks AI a annoncé Voyage Multimodal 3.5, un modèle d’embedding conçu pour la recherche, qui traite des contenus textuels et visuels mêlés. Il prend en charge les captures d’écran, les PDF, les tableaux, les figures, les diapositives et les images vidéo. Le modèle accepte jusqu’à 32 000 tokens, chaque tranche de 1120 pixels vidéo comptant pour un token. Grâce aux embeddings Matryoshka, les utilisateurs peuvent choisir des dimensions d’embedding allant de 256 à 2048, ainsi que plusieurs formats de quantification pour réduire les coûts de stockage.

## Les faits

- Prend en charge jusqu’à 32 000 tokens (les images vidéo comptent pour 1 token par tranche de 1120 pixels).
- Embeddings disponibles en 256, 512, 1024 ou 2048 dimensions.

## Pourquoi c'est important

Les équipes qui doivent rechercher dans des jeux de données mêlant différents médias peuvent utiliser Voyage Multimodal 3.5 pour trouver des textes ou des extraits vidéo pertinents sans créer des index distincts.

## Sources et références

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

Dernière mise à jour: 2026-10-06