# Perplexity AI lança dois novos modelos de embeddings

> A empresa lançou o pplx-embed-v2-late: uma versão com 0,6 bilhão de parâmetros para uso em dispositivos e outra com 9 bilhões, que obteve 92,4% no benchmark MADQA.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/pt/perplexity-ai-adds-two-new-embedding-models-one-for-edge-devices

A Perplexity AI anunciou duas novas versões do modelo pplx-embed-v2-late. A menor tem 0,6 bilhão de parâmetros e foi desenvolvida para funcionar em dispositivos de borda, como celulares e aparelhos de IoT. A versão maior tem 9 bilhões de parâmetros e foi projetada para criar índices vetoriais de alta qualidade para sistemas de busca ou recomendação. Os dois modelos são distribuídos sob a licença MIT, então qualquer pessoa pode baixá-los e hospedá-los em seus próprios servidores.

## Desempenho dos modelos

Nos testes da própria Perplexity, o modelo com 9 bilhões de parâmetros obteve 92,4% no benchmark MADQA, um teste padrão de precisão em respostas a perguntas. O mesmo modelo marcou 61,2% no benchmark ViDoRe v3 Markdown, que avalia o processamento de textos formatados em Markdown. Segundo a empresa, o modelo de 0,6 bilhão de parâmetros foi otimizado para velocidade e baixo consumo de memória, enquanto a versão de 9 bilhões prioriza a precisão.

## Os fatos

- A Perplexity AI lançou duas versões do pplx-embed-v2-late: um modelo de borda com 0,6 bilhão de parâmetros e um modelo para indexação com 9 bilhões de parâmetros.
- O modelo de 9 bilhões de parâmetros obteve 92,4% no benchmark MADQA.
- O mesmo modelo obteve 61,2% no benchmark ViDoRe v3 Markdown.
- Os dois modelos têm licença MIT e podem ser hospedados pelos próprios usuários.

## Por que importa

Agora, desenvolvedores podem executar um modelo leve de embeddings diretamente em celulares ou dispositivos pequenos, sem depender de um serviço na nuvem. Equipes que precisam de recursos precisos de busca ou recomendação podem usar o modelo de maior capacidade e manter controle total sobre os dados, já que as duas versões são de código aberto.

## Fontes e referências

1. [Perplexity AI Releases pplx-embed-v2-late: A 0.6B Edge Model and a 9B Model Scoring 92.4% on MADQA](https://www.marktechpost.com/2026/10/07/perplexity-ai-releases-pplx-embed-v2-late-a-0-6b-edge-model-and-a-9b-model-scoring-92-4-on-madqa/) – MarkTechPost, 2026-10-08

Última atualização: 2026-10-08