PerplexitySpezialmodellOffene Gewichte
pplx-embed-v2-context-0.6b
Zusammenfassung
Perplexity stellte pplx-embed-v2-context am 3. November 2026 mit offenen 0,6B- und 9B-Gewichten vor. Das multilinguale Vision-Language-Modell dient der Suche in Texten, Bildern und visuellen Dokumenten, einschließlich PDF-Seiten.
Im Kontextmodus bettet es Textabschnitte gemeinsam mit dem übrigen Dokument ein. Für Text gibt es auch eine nicht-kontextuelle Variante. Bildseiten können in horizontale Abschnitte zerlegt werden. Der 0,6B-Checkpoint erzeugt int8-Vektoren mit 1.024 Dimensionen und teilt diesen Einbettungsraum mit dem 9B-Modell.
Die Modellkarte empfiehlt encode_queries für Suchanfragen und encode für Dokumente, weil dafür getrennte Präfixe trainiert wurden. Die Gewichte sind öffentlich verfügbar, die Modellkarte nennt für diesen Checkpoint aber keine Lizenz. Perplexity nennt in den geprüften Quellen keinen gehosteten API-Zugang und keinen Preis.
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Alle technischen Daten
Architektur
- Modellklasse
- Multimodales kontextuelles Einbettungsmodell für Suche und Retrieval.
- Quelle: Modellklasse
Ein- und Ausgabe
- Modalitäten
- Text, Bilder und visuelle Dokumente. Unterstützt kontextuelle und nicht-kontextuelle Texteingaben sowie kontextuelle Bildabschnitte.
- Quelle: Modalitäten
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
- Abschaltung
- Keine angekündigt
- ohne Quelle
Weitere Angaben
- Einbettungsausgabe
- 1.024-dimensionaler int8-Vektor je Dokument oder Dokumentabschnitt. Für Abfragen sind encode_queries und für Dokumente encode vorgesehen.
- Quelle: Einbettungsausgabe
- Gemeinsamer Einbettungsraum
- Teilt den 1.024-dimensionalen Einbettungsraum mit der 9B-Variante.
- Quelle: Gemeinsamer Einbettungsraum