Tencent выпустила WeMM-Embedding-2B, универсальную мультимодельную модель встраивания, созданную на базе Qwen3.5, которая принимает текст, изображения, видео, визуальные документы и чередующиеся входные данные для возврата 2048-мерных L2-нормализованных векторов.
Модель поддерживает независимое кодирование любого подмножества контента и использует размерности Матрешки, где 256-мерные встраивания сохраняют 98,7% производительности полномерных представлений на MMEB-v2.
Она доступна по лицензии Apache License 2.0 с открытым исходным кодом и весами, а также включает примеры интеграции для sentence-transformers, vLLM и SGLang.