दस लेखकों की एक टीम ने 21 October 2026 को arXiv पर pplx-embed-v2-late के बारे में एक तकनीकी रिपोर्ट प्रकाशित की। इसमें दो नए मॉडल शामिल हैं—0.6 billion पैरामीटर वाला और 9 billion पैरामीटर वाला—जो कई भाषाओं में टेक्स्ट, इमेज और स्कैन किए गए दस्तावेज़ों को संभाल सकते हैं। लेखकों का दावा है कि कई तरह के खोज कार्यों में ये मॉडल समान आकार के अन्य सभी सिस्टम से बेहतर हैं और छोटा मॉडल रियल-टाइम सवालों के जवाब देने के लिए पर्याप्त तेज़ है।
दोनों मॉडल साथ कैसे काम करते हैं
दोनों मॉडलों को एक बड़े 18 billion-पैरामीटर वाले टीचर मॉडल से “representation distillation” के ज़रिए प्रशिक्षित किया गया। यानी बड़े टीचर ने छोटे मॉडलों को लगभग एक जैसे embeddings—खोज में इस्तेमाल होने वाले संख्यात्मक वेक्टर—बनाना सिखाया। चूंकि इन embeddings का स्पेस साझा है, इसलिए उपयोगकर्ता 9 B मॉडल से संग्रह को इंडेक्स कर सकते हैं, जो अधिक सटीक वेक्टर बनाता है, और बाद में हल्के 0.6 B मॉडल से तेज़ी से खोज कर सकते हैं।
मॉडल कहां मिलेंगे
लेखकों ने रिपोर्ट की “this https URL” वाली पंक्ति में डाउनलोड लिंक दिए हैं। शोधपत्र में कीमत या लाइसेंस की जानकारी नहीं दी गई है, इसलिए लगता है कि ये मॉडल अकादमिक या शोध उपयोग के लिए मुफ्त जारी किए गए हैं।
यह क्यों मायने रखता है
खोज इंजन या अनुशंसा टूल बनाने वाले डेवलपर 9 B मॉडल से बेहतर इंडेक्सिंग गुणवत्ता बनाए रख सकते हैं और 0.6 B मॉडल से उपयोगकर्ताओं की खोज का तेज़ जवाब दे सकते हैं। इससे बहुभाषी और इमेज-समृद्ध ऐप्लिकेशन की कंप्यूटिंग लागत घट सकती है, हालांकि स्वतंत्र बेंचमार्क अभी उपलब्ध नहीं हैं।
