微信开源多模态嵌入模型 WeMM

微信 AI 官方今日宣布开源通用多模态嵌入模型 **WeMM-Embedding**,提供 2B、4B、9B 三个版本，支持文本、图像、视频、视觉文档及任意交错的多模态输入。模型基于 Qwen3.5 多模态架构作为统一骨干，图像、视频和文字从训练起始就在同一模型内共同处理。

这不是一个演示性模型：官方称其已大规模部署在微信的推荐与搜索系统，覆盖视频号、直播、公众号、电商和朋友圈，每日调用量达 **10 亿量级**。在 MMEB-v2 榜单上，9B 版取 80.6 分位列第一，2B 版 77.9 分甚至超过此前的 8B 开源模型。代码仓库、权重与论文均已放出，想用于多模态检索或 RAG 的开发者可直接复现。

💡 为什么值得看腾讯把日调用 10 亿量级的自研嵌入模型开源，参数覆盖 2B 到 9B、MMEB 榜单登顶，做 RAG 和多模态检索的人可直接上手。