# Çok dilli, çok modlu pplx-embed-v2-late modelleri çıktı

> Araştırmacılar, metin, görsel ve görsel belge arama testlerinde en iyi sonuçları alan 0.6B ve 9B parametreli modelleri tanıttı.

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

On yazardan oluşan bir ekip, pplx-embed-v2-late’i anlatan teknik raporu 21 October 2026’da arXiv’de yayımladı. Çalışmada, birçok dilde metinleri, görselleri ve taranmış belgeleri işleyebilen iki yeni model yer alıyor: 0.6 billion parametreli bir sürüm ve 9 billion parametreli bir sürüm. Araştırmacılar, modellerin çeşitli bilgi erişim görevlerinde benzer boyuttaki tüm diğer sistemleri geride bıraktığını ve küçük modelin gerçek zamanlı sorgulara yetecek kadar hızlı çalıştığını belirtiyor.

## Modeller birlikte nasıl çalışıyor?

Her iki model de daha büyük, 18 billion parametreli bir öğretici modelden “temsil damıtma” yöntemiyle eğitildi. Yani büyük model, yeni iki modele çok daha küçük olmalarına rağmen benzer gömme vektörleri (arama için kullanılan sayısal diziler) üretmeyi öğretti. Gömme vektörleri aynı uzayı paylaştığı için kullanıcılar bir koleksiyonu 9 B modeliyle dizine ekleyebilir (bu model daha isabetli vektörler oluşturur), ardından hızlı yanıt veren hafif 0.6 B modeliyle arama yapabilir.

## Modeller nereden edinilebilir?

Yazarlar, rapordaki “this https URL” satırında indirme bağlantıları sunuyor. Makalede fiyat veya lisans koşulları belirtilmediğinden, modellerin akademik ya da araştırma amaçlı kullanıma ücretsiz olarak sunulduğu anlaşılıyor.

## Gerçekler

- Rapor 21 Oct 2026’da gönderildi ("Wed, 21 Oct 2026 10:10:26 UTC").
- İki model boyutu sunuluyor: pplx-embed-v2-late‑0.6b (0.6 B parametre) ve pplx-embed-v2-late‑9b (9 B parametre).
- Her iki model de 18 B parametreli bir öğretici modelden damıtma yoluyla eğitildi.
- 0.6 B model, görsel belge erişimi testlerinde daha büyük modellerle aynı veya daha iyi sonuçlar veriyor.
- Modeller çok dilli ve çok modlu; metinleri, görselleri ve taranmış belgeleri işleyebiliyor.

## Neden önemli

Arama motorları veya öneri araçları geliştirenler, dizinleme kalitesini 9 B modeliyle yüksek tutarken kullanıcı sorgularına 0.6 B modeliyle hızlı yanıt verebilir. Bu ikili, çok dilli ve görsel içeriği yoğun uygulamaların işlem maliyetlerini düşürebilir; ancak henüz bağımsız kıyaslama sonuçları yok.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-10-22