Tencent telah merilis WeMM-Embedding-2B, sebuah model embedding multimodal universal yang dibangun di atas Qwen3.5 yang menerima teks, gambar, video, dokumen visual, dan input interleave untuk mengembalikan embedding L2-normalized berdimensi 2.048.
Model ini mendukung pengkodean independen dari subset konten apa pun dan memanfaatkan dimensi Matryoshka, di mana embedding berdimensi 256 mempertahankan 98,7% kinerja dimensi penuh pada MMEB-v2.
Model ini tersedia di bawah Lisensi Apache 2.0 dengan kode dan bobot yang dirilis secara publik, serta mencakup contoh integrasi untuk sentence-transformers, vLLM, dan SGLang.