超越英偉達、谷歌！騰訊KaLM
我要評論11月12日消息，英偉今日，達谷“騰訊開源”微信公眾號宣布，歌騰來自騰訊微信團隊的英偉KaLM-Embedding開源模型再創(chuàng)全球新紀錄。
在最新發(fā)布的達谷MTEB多語言通用Embedding模型權(quán)威評測中，新一代通用Embedding模型KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511綜合成績?nèi)虻谝?。歌騰
據(jù)介紹，英偉在涵蓋全球1038種語言、達谷共計131項任務(wù)的歌騰權(quán)威多語言評測體系MTEB中，KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511綜合得分分別達到 72.32（Mean Task）與62.51（Mean TaskType），英偉斬獲全球第一。達谷
超越包括英偉達nvidia/llama-embed-nemotron-8b、歌騰阿里Qwen/Qwen3-Embedding-8B、英偉谷歌Google/gemini-embedding-001等國內(nèi)外主流開源與閉源競品。達谷
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511核心亮點解析
模型規(guī)模：參數(shù)量提升至120億（12B），歌騰是當前MTEB榜單上最大規(guī)模的Embedding模型之一，顯著增強了模型的表示能力與泛化性能。
跨語言能力：在多語言語義對齊方面實現(xiàn)顯著優(yōu)化，支持更精準的跨語種語義理解與檢索任務(wù)。
數(shù)據(jù)質(zhì)量：基于經(jīng)過深度清洗與篩選的大規(guī)模高質(zhì)量語料進行訓練，有效提升語義表示的一致性與可靠性。
訓練策略：采用多階段對比學習、Embedding蒸餾和模型參數(shù)融合等技術(shù)，進一步提升模型多維度能力表現(xiàn)與綜合性能。
維度嵌套：支持多種向量維度選擇，涵蓋3840、2048、1024、512、256、128及64等多個層級，滿足不同場景下的高效應用需求。
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