MDL-3790EST.2026 · IDX.531
Model językowyW produkcji

Tencent EVIE-4.5B

Tencent · China · 2026

Wdrożeniowa połowa pary wyszukiwarek Tencenta: oddaje 0,73 punktu dokładności większemu nauczycielowi, a w zamian mieści milion zaindeksowanych stron w 3,81 GiB, z długością wektora regulowaną w trakcie działania.

Ocena wujec.ai

/10

Ocena społeczności

brak głosów
Zaloguj się, aby ocenić

EVIE-4.5B, opublikowany 4 września 2026 roku razem z większym EVIE-8B, przeszukuje dokumenty, patrząc na nie. Nie uruchamia najpierw rozpoznawania znaków: zeskanowana strona, slajd czy tabela zostają osadzone jako obraz, a zapytanie pisane jest porównywane z obrazem. Technika — osobny wektor na każdy token, oceniany przez najlepsze dopasowanie do zapytania, zwana późną interakcją — jest dokładna, ale sławnie kosztowna w przechowywaniu, i właśnie ten model jest odpowiedzią Tencenta na ten koszt. Pracę wykonują dwa mechanizmy. Pierwszy, nazwany przez Tencenta Prefix-MRL, uczy jednej projekcji o 2048 wymiarach w taki sposób, że można ją po prostu obciąć w trakcie działania: operator wybiera 64, 128, 256, 512, 1024 albo 2048 liczb na wektor, bez podmiany modelu i bez ponownego uczenia. Opublikowane wyniki pokazują, jak łagodna jest ta wymiana — przy pełnych 2048 wymiarach model uzyskuje 66,02 punktu w teście ViDoRe V3, przy 256 wymiarach 65,68, a przy 64 wymiarach 64,51. W starszym teście ViDoRe V1 ustawienie 64-wymiarowe daje wręcz 92,16 wobec 92,07 dla pełnej projekcji, czyli różnicę mieszczącą się w szumie. Drugi mechanizm uderza nie w długość wektorów, lecz w ich liczbę. Hierarchiczne grupowanie aglomeracyjne łączy około 750 wektorów fragmentów strony w 32 reprezentatywne środki ciężkości już na etapie indeksowania. Tencent podkreśla, że nie wymaga to uczenia — jest to krok doklejany — i podaje wynik: 3,81 GiB na milion stron. To właśnie ta liczba sprawia, że archiwum dokumentów tego rodzaju daje się prowadzić na zwykłym sprzęcie. Dokładność się broni. Model osiąga 66,02 punktu nDCG@10 w ViDoRe V3, 92,07 w V1 i 73,38 w V2 — w tabeli producenta ustępuje wyłącznie własnemu nauczycielowi 8B, a wyprzedza wszystkie wymienione modele obce, w tym konkurentów o ośmiu miliardach parametrów. Został z tego nauczyciela wydestylowany metodą, którą Tencent nazywa destylacją relacji z zachowaniem kotwic. Dwa zastrzeżenia dla czytelnika. W plikach wag jest 4,54 miliarda parametrów, podczas gdy tabela porównawcza producenta podaje 4,61 miliarda — Tencent nie wyjaśnia tej różnicy. Szkielet nie jest zaś własnością Tencenta: tabela wskazuje Qwen3.5-4B, czyli model Alibaby, a metadane Hugging Face zapisują jako bezpośrednią podstawę sierpniową wersję zapowiadającą EVIE-Preview-4.5B. Wagi na licencji Apache 2.0, bez wyłączeń regionalnych; w dniu premiery nie ukazała się publikacja naukowa. Popularność w 30 dniach do 16 września 2026: 969 pobrań i 19 polubień.

#open weights#embeddings#retrieval#multimodal#vision#documents#China
Strona oficjalna

Wideo

Brak materiałów wideo.

Recenzje

Brak recenzji. Bądź pierwszy!

Zaloguj się, aby napisać recenzję