KaLM-Embeddin：腾讯团队推出的一系列高性能文本嵌入模型

腾讯推出的KaLM-Embedding是一系列面向多语言、多场景的文本嵌入模型，涵盖从轻量级到百亿参数规模的多个版本，旨在为语义搜索、RAG（检索增强生成）、跨语言理解等任务提供高效、可扩展的向量表示能力。

KaLM-Embedding系列包括多个版本，参数规模从0.5B到12B不等，满足不同计算资源与应用场景需求：

1、KaLM-Embedding-V2 / V2.5（0.5B 参数）：

基于 Qwen2-0.5B 架构，采用双向注意力机制和平均池化，支持 64～896 维动态嵌入输出，具备多语言语义理解与跨语言检索能力，适用于轻量化部署场景。

2、KaLM-Embedding-Gemma3-12B（12B 参数）：

当前 MTEB 多语言榜单第一，具备更强的语义表示与泛化能力，支持多达 3840 维向量输出，适合高精度、大规模语义计算任务。

KaLM-Embedding

1、多语言支持能力强：

在中文、英文及多种低资源语言上表现优异，支持跨语言检索与语义匹配任务，如“中文查询-英文文档”准确率达 82%。

2、Matryoshka 表示学习：

支持灵活调整嵌入维度（64～3840 维），在保持性能的同时显著降低存储与计算成本，适配不同资源约束场景。

3、高质量训练数据与策略：

采用多阶段对比学习、Embedding 蒸馏、模型参数融合、在线困难负样本生成等技术，提升模型鲁棒性与泛化能力。

4、开源与可商用：

模型采用 MIT 协议开源，支持商业用途，提供 HuggingFace 模型库与完整技术文档，便于开发者快速集成与复现。

1、语义搜索与问答系统：

可用于构建企业级 FAQ 系统、智能客服、知识库检索等，支持高并发、低延迟部署（如 300+ QPS 的 CPU 部署方案）。

2、跨语言电商检索：

在跨境电商中实现多语言商品描述匹配，准确率提升至 89%，显著优于传统方案。

3、RAG（检索增强生成）系统：

作为向量检索核心组件，支持长文本输入（最高 32k tokens），适用于法律、学术等长文档场景。

4、边缘设备与移动端部署：

通过 64 维向量与模型剪枝技术，内存占用低至 320MB，适用于智能终端、移动端离线应用。

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