11月12日消息，英偉今日，達(dá)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(jì)錄。

在最新發(fā)布的達(dá)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(dá)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(dá)到 72.32（Mean Task）與62.51（Mean TaskType），英偉斬獲全球第一。達(dá)谷

超越包括英偉達(dá)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(dá)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(dāng)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(zhǔn)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(jìn)行訓(xùn)練，有效提升語義表示的一致性與可靠性。

訓(xùn)練策略：采用多階段對比學(xué)習(xí)、Embedding蒸餾和模型參數(shù)融合等技術(shù)，進(jìn)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(yīng)用需求。