Skip to main content
Все новости
AI RADARМодели
386•05.09.2026, 10:15•1 мин

Tencent представила WeMM-Embedding — мультимодальную модель для обработки запросов

МоделиGotBurnout Radar

Tencent представила WeMM-Embedding — мультимодальную модель для обработки запросов

AI Daily Digest•Verified Tech Release
Коротко о главном30 сек

Tencent представила новую мультимодальную модель WeMM-Embedding, которая обрабатывает около 1 миллиарда запросов в день. Модель поддерживает текст, изображения и видео, предлагая гибкость в размерности для различных задач.

Tencent открыла WeMM-Embedding — мультимодальную модель, которая уже обрабатывает около 1 миллиарда запросов в день внутри Weixin.

Модель работает с текстом, изображениями и видео и учитывает порядок, в котором они появляются.

Версия на 9B заняла первое место в MMEB-v2 с результатом 80,6.

Младшая версия на 2B сохраняет 98,7% качества даже при размерности 256.

При этом размерность можно уменьшить до 64 для быстрого поиска или увеличить до 2048 для более точного ранжирования — без переобучения модели.

Теперь WeMM-Embedding доступна в открытом доступе.

Почему это важно

Аналитика

Эта модель открывает новые возможности для обработки мультимедийных запросов, что может значительно улучшить пользовательский опыт в различных приложениях. Открытый доступ к модели также будет способствовать развитию технологий AI.

Обсудить в сообществе

Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками

Telegram-сообщество
+5 Points
← Назад к новостям

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Новость

Tencent выпустила Hy4: модель с открытыми весами, которая может конкурировать с DeepSeek

Tencent представила Hy4 — мультимодальную модель, которая во внутренних тестах набрала 75,2 балла в APEX-Agents и обошла DeepSeek V4.1 Flash-1017. Компания планирует опубликовать веса.

Термин в глоссарии

Google Gemini Pro (Модель Google с бездонным контекстом)

Основная рабочая модель от Google DeepMind с рекордным контекстным окном в 2+ миллиона токенов. Способна за один запрос анализировать целые книги, временные видеозаписи и массивные кодовые базы.

Практический гайд

JSON — структурированные данные для программ, API и AI-агентов

Полное практическое руководство по формату JSON: синтаксические правила, сериализация через parse/stringify, работа с REST API, валидация по JSON Schema и структурированный вывод для ИИ.

Практический гайд

Форматы DOCX и XLSX: когда от ИИ требуется полноценный финальный документ

Практическое руководство по созданию и обработке документов DOCX и таблиц XLSX с помощью ИИ: сравнение с Markdown и CSV, промпт-инжиниринг, работа с формулами и автоматизация в коде.