Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late 嵌入模型

先了解这件事

Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late，包含 9B 和 0.6B 两个 late-interaction 多向量嵌入模型，覆盖文本和图像，共享同一嵌入空间，权重已在 Hugging Face 以 MIT 许可提供。Perplexity CEO Aravind Srinivas 称，9B 可用于索引多模态数据，0.6B 可在设备端查询，无需 OCR 即可检索 PDF 页面。

Perplexity 公布的数据显示，0.6B 模型（340M 激活参数）在 ViDoRe V3 公共子集上得分 62.3，Perplexity 称其可匹配 5 倍大小的模型；该模型在 MADQA 得分 92.4%，BrowseComp+ 得分 64%。MarkTechPost 报道称，9B 版本在 MADQA 上取得 92.4% 的最佳成绩，0.6B 面向边缘设备与本地查询编码。

据 MarkTechPost 报道，托管版 Perplexity API 端点已有计划但尚未上线。