# pplx-embed-v2-late : deux modèles multimodaux dévoilés

> Les chercheurs présentent des modèles de 0,6 et 9 milliards de paramètres, en tête des benchmarks de recherche sur le texte, les images et les documents visuels.

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/fr/new-multilingual-multimodal-models-pplx-embed-v2-late-released

Une équipe de dix auteurs a publié le 21 octobre 2026 sur arXiv un rapport technique consacré à pplx-embed-v2-late. Ces travaux présentent deux nouveaux modèles — l’un de 0,6 milliard de paramètres et l’autre de 9 milliards — capables de traiter du texte, des images et des documents numérisés dans de nombreuses langues. Selon les auteurs, ils surpassent tous les autres systèmes de taille comparable sur plusieurs tâches de recherche, et le plus petit est assez rapide pour répondre en temps réel.

## Comment les modèles fonctionnent ensemble

Les deux modèles ont été entraînés par « distillation de représentations » à partir d’un modèle enseignant plus grand, doté de 18 milliards de paramètres. Autrement dit, le grand modèle a appris aux deux nouveaux modèles à produire des représentations vectorielles similaires — les vecteurs numériques utilisés pour la recherche — tout en étant beaucoup plus petits. Comme ces représentations partagent le même espace, les utilisateurs peuvent indexer une collection avec le modèle 9 B, qui crée des vecteurs plus précis, puis effectuer des recherches avec le modèle léger de 0,6 B, qui répond rapidement.

## Où les obtenir

Les auteurs fournissent des liens de téléchargement dans la ligne « this https URL » du rapport. L’article ne donne aucune information sur les tarifs ou les licences ; les modèles semblent donc être proposés gratuitement pour un usage universitaire ou de recherche.

## Les faits

- Le rapport a été soumis le 21 Oct 2026 (« Wed, 21 Oct 2026 10:10:26 UTC »).
- Deux tailles de modèles sont proposées : pplx-embed-v2-late‑0.6b (0,6 B paramètres) et pplx-embed-v2-late‑9b (9 B paramètres).
- Les deux modèles ont été entraînés par distillation à partir d’un modèle enseignant de 18 B paramètres.
- Le modèle de 0,6 B égale ou dépasse les modèles plus grands sur les benchmarks de recherche dans des documents visuels.
- Les modèles sont multilingues et multimodaux : ils traitent du texte, des images et des documents numérisés.

## Pourquoi c'est important

Pour les développeurs de moteurs de recherche ou d’outils de recommandation, ces deux modèles permettent de préserver la qualité de l’indexation avec le modèle 9 B, tout en répondant rapidement aux requêtes des utilisateurs avec celui de 0,6 B. Cela pourrait réduire les coûts de calcul des applications multilingues riches en images, même si aucun benchmark indépendant n’est encore disponible.

## Sources et références

1. [pplx-embed-v2-late Technical Report](https://arxiv.org/abs/2610.29523) – arXiv cs.IR, 2026-10-22

Dernière mise à jour: 2026-10-22