Aravind Srinivas@AravSrinivasAI 评分4848我们正在开源我们最先进的上下文嵌入模型，它在 turbopuffer 的 context-bench 中表现最佳。
We built a new way to train contextual embedding models, which encode each chunk of a document with the whole document in view. pplx-embed-v2-context-9b-preview sets a new state of the art on ConTEB and @turbopuffer's new, privately held context-bench. https://www.perplexity.ai/hub/blog/contextual-embedding-beyond-the-gold-passage
Liquid AI 发布 LFM2-ColBERT-350M，一个基于 LFM2 骨干的晚交互检索模型，支持用一种语言存储文档、用其他语言查询检索。在扩展的 NanoBEIR 多语言基准上，其跨语言检索能力显著优于 150M 参数的 GTE-ModernColBERT-v1，尤其在德语、阿拉伯语、韩语和日语上；尽管模型体积更大，查询和文档编码吞吐与对方相当。
Liquid AI 发布两款 350M 参数多语言检索模型 LFM2.5-ColBERT-350M 和 LFM2.5-Embedding-350M，是 LFM 家族首批双向模型，支持 11 种语言的跨语言搜索。
Cohere 发布 Embed 5 系列嵌入模型，含 Embed 5 Pro 和 Embed 5 Fast 两档，均支持 128K token 上下文、100+ 语言、文本与图像输入和共享嵌入空间，定价分别为每百万 token $0.12 和 $0.08。
EmbeddingGemma 是 Google 基于 Gemma3 架构的 3 亿参数文本嵌入模型，在 MTEB 基准上为不到 5 亿参数的嵌入模型中质量最高，支持 100 多种语言、输入最长 2k token。页面给出使用 baseten_performance_client 的完整代码示例，包括各任务的 prompt 前缀和通过 PerformanceClient 调用生成嵌入的方法。
H Company 发布 NeoMME 系列多语言多模态编码器，提供 260M 和 800M 两种规格，用单个双向 Transformer 处理文本和 32×32 图像 patch，以 masked discrete-diffusion 目标从零预训练，不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Mistral AI 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed，在真实代码检索任务上显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。