# Выпущены мультимодальные модели pplx-embed-v2-late

> Исследователи представили модели на 0.6B и 9B параметров: они показали лучшие результаты на тестах поиска по текстам, изображениям и визуальным документам.

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

21 октября 2026 года команда из десяти авторов опубликовала на arXiv технический отчёт о pplx-embed-v2-late. В нём описаны две новые модели — на 0.6 миллиарда и 9 миллиардов параметров, — способные работать с текстами, изображениями и отсканированными документами на многих языках. По утверждению авторов, в нескольких задачах поиска модели превосходят все другие системы сопоставимого размера, а младшая версия работает достаточно быстро для запросов в реальном времени.

## Как работают модели

Обе модели обучили методом «дистилляции представлений» на основе более крупной модели-учителя на 18 миллиардов параметров. Иными словами, учитель научил новые модели строить похожие эмбеддинги — числовые векторы, используемые для поиска, — при значительно меньшем размере. Поскольку эмбеддинги находятся в одном пространстве, пользователи могут индексировать коллекцию с помощью модели 9 B, которая создаёт более точные векторы, а затем искать по ней с помощью облегчённой модели 0.6 B, отвечающей быстрее.

## Где скачать модели

Авторы приводят ссылки для скачивания в строке «this https URL» отчёта. В статье не указаны цены и условия лицензирования, поэтому модели, по всей видимости, выпущены для бесплатного академического или исследовательского использования.

## Факты

- Отчёт отправлен 21 октября 2026 года («Wed, 21 Oct 2026 10:10:26 UTC»).
- Доступны две модели: pplx-embed-v2-late‑0.6b (0.6 B параметров) и pplx-embed-v2-late‑9b (9 B параметров).
- Обе модели обучены дистилляцией на основе модели-учителя на 18 B параметров.
- Модель на 0.6 B параметров не уступает более крупным моделям или превосходит их в тестах поиска по визуальным документам.
- Модели мультиязычные и мультимодальные: они работают с текстами, изображениями и отсканированными документами.

## Почему это важно

Разработчики поисковых систем и рекомендательных инструментов смогут поддерживать высокое качество индексации с помощью модели 9 B, а быстро обрабатывать пользовательские запросы — с помощью модели 0.6 B. Это может снизить вычислительные затраты в приложениях с поддержкой разных языков и большим количеством изображений, однако независимых результатов тестирования пока нет.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-22