Perplexity嵌入模型

RecodeX 重构消息，Perplexity的搜索用嵌入模型pplx-embed-v2-late的0.6B与9B两个版本已公开，并分别登记在其Hugging Face官方账号下。其中0.6B版本标注为0.6B参数，9B版本页面则显示为8B参数，公开资料未解释名称与参数标注不一致的原因。有报道称新模型无需OCR预处理即可运行，并给出ViDoRe v3得分从62.3%升至63.5%、特定检索任务中9B模型nDCG@10最高81.3%的数据，但上述功能与数值未在官方模型资料中得到确认。

RecodeX 重构消息，Perplexity Research与turbopuffer联合发布pplx-embed-v2-context-9b-preview，一款面向RAG流水线的上下文嵌入模型。该模型在嵌入每个文本块时会同时纳入完整文档上下文，其训练信号的核心变化在于让模型学习检索答案及其验证所需的上下文，而非单一“黄金段落”。该模型已可部署使用。