أطلقت Tencent نموذج التضمين متعدد الوسائط الشامل WeMM-Embedding-2B، المبني على Qwen3.5، والذي يقبل النصوص والصور ومقاطع الفيديو والمستندات المرئية والإدخالات المتداخلة لإرجاع تضمينات L2-mormalized ذات الأبعاد 2,048.
يدعم النموذج الترميز المستقل لأي مجموعة فرعية من المحتوى ويستخدم أبعاد Matryoshka، حيث تحتفظ التضمينات ذات الأبعاد 256 بـ 98.7% من الأداء الكامل للأبعاد على MMEB-v2.
متوفر بموجب رخصة Apache License 2.0 مع كود وأوزان منشورة علناً، ويتضمن أمثلة تكامل لـ sentence-transformers و vLLM و SGLang.