Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late 双模型，免 OCR 图文检索

Perplexity 于 10 月 8 日发布并开源 pplx-embed-v2-late：一个 9B 与一个 0.6B 的晚期交互多向量嵌入模型，基于 Qwen3.5 双向注意力，逐 token 保留 128 维向量，检索采用 MaxSim 晚交互机制。两模型可统一检索文本、图像与整页内容，PDF、幻灯片、截图、图表等文档页面可直接当作图像检索，无需 OCR，已上线 Hugging Face（据 @antoinechaffin 为 MIT 协议），并原生支持 Sentence Transformers（需 sentence-transformers>=6.0.0），pip 安装即可使用。

已确认

• 9B 与 0.6B 共享同一嵌入空间：可用 9B 离线编码整个语料库，再用 0.6B 在线服务查询。两模型均由同一个 18B 教师模型通过对齐逐 token 嵌入蒸馏而来。
• 多模态成绩：ViDoRe v3 图像模式下 9B 平均 65.2%（nDCG@10），超过 nemotron-colembed-v2-8b，仅落后视觉专精的 EVIE，且嵌入维度小得多；0.6B 得 62.3%，与 8B 的 Nemotron ColEmbed V2 仅差 1.2 分。据 @antoinechaffin，9B 在 MIRACL-Vision 上超过除 Gemini-Emb（视觉专精）外的对手，0.6B 接近 Qwen3-VL-Embed-8B。
• Agentic 检索：BrowseComp+ 上 GPT-OSS-120B agent 配合 9B 检索器达 64.0% 准确率，比次优 ColBERT 模型高 4.9 分，且搜索次数更少；另在 MADQA 多模态任务上评测。
• 跨模型检索实测：0.6B 查询 + 9B 文档索引的组合优于双侧 0.6B，可闭合约一半与 9B-9B 组合的差距且查询延迟不变，为生产提供精度-延迟权衡方案。
• 0.6B 细节（@tomaarsen）：以 Qwen3.5-0.8B 为起点，文本塔从 24 层剪枝到 12 层，总参数 594M，其中文本编码约 240M 激活、图像约 340M。

为什么重要

共享嵌入空间的非对称检索范式让低成本设备端查询与大模型离线索引结合成为可能；免 OCR 的页面级视觉检索显著降低文档处理管线复杂度，且检索质量提升可传导至下游 agent 答案准确率。

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另有 4 条近重复转述:beirmug · CShorten30 · antoine_chaffin · antoine_chaffin