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微信开源多模态嵌入模型WeMM-Embedding,日调用量10亿次

微信 WeMM-Embedding 多模态模型已在微信大规模使用:覆盖朋友圈搜索等,每天调用量 10 亿次

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大厂重磅开源多模态基础模型,且经过海量真实业务验证,对中文多模态检索研究极具参考价值,建议收藏权重复现效果。

IT之家 9 月 8 日消息,微信 AI 官方在 9 月 4 日宣布,将通用多模态嵌入模型 WeMM-Embedding 开源,包含 2B、4B、9B 三个版本,支持文本、图像、视频、视觉文档以及任意交错的多模态输入。

据微信员工 @客村小蒋 分享,微信视觉团队最近开源的多模态模型 WeMM-Embedding 简单说就是让系统能同时理解文字、图片和视频,把它们放在同一个语义空间里去比较和检索。

他透露,这个模型已经在微信里大规模用了 —— 朋友圈搜索、视频号推荐、公众号推荐、微信电商都在用,每天调用量 10 亿次。在国际权威榜单 MMEB-v2 上拿了第一,超过此前所有已提交的开源与闭源模型。

IT之家附相关链接:

  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2608.24053
  • 代码仓库:https://github.com/Tencent/WeMM-Embedding
  • 模型集合:https://huggingface.co/collections/tencent/wemm-embedding

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