# Perplexity AI推出两款新嵌入模型，一款面向边缘设备

> 公司发布 pplx-embed-v2-late：一款拥有 0.6 billion 个参数、可在设备端运行的模型，以及一款拥有 9 billion 个参数、在 MADQA 基准测试中得分 92.4% 的版本。

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

Perplexity AI宣布推出两款新的 pplx-embed-v2-late 模型。较小的版本有 0.6 billion 个参数，专为手机或物联网设备等边缘硬件设计。较大的版本有 9 billion 个参数，面向搜索或推荐系统的高质量向量索引构建。两款模型均采用 MIT 许可证发布，任何人都可以下载并部署在自己的服务器上。

## 模型表现如何

在 Perplexity 自行进行的测试中，9 billion 参数模型在 MADQA 基准测试中得分 92.4%；该测试是衡量问答准确度的标准基准。同一模型在 ViDoRe v3 Markdown 基准测试中得分 61.2%，这项测试衡量模型处理 Markdown 格式文本的能力。公司表示，0.6 billion 参数模型针对速度和低内存占用进行了优化，而 9 billion 参数模型则侧重准确度。

## 事实

- Perplexity AI推出了两种规格的 pplx-embed-v2-late：一款拥有 0.6 billion 个参数、面向边缘设备的模型，以及一款拥有 9 billion 个参数、用于构建索引的模型。
- 9 billion 参数模型在 MADQA 基准测试中得分 92.4%。
- 同一模型在 ViDoRe v3 Markdown 基准测试中得分 61.2%。
- 两款模型均采用 MIT 许可证，可自行部署。

## 为什么重要

开发者现在可以直接在手机或小型设备上运行轻量级嵌入模型，无需依赖云服务。需要精准搜索或推荐功能的团队则可以使用容量更大的模型，同时完全掌控自己的数据；两款模型均为开源模型。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-10-08