天津
智猩猩AI整理
编辑：林夕
刚刚，微信官方宣布开源WeMM-Embedding，一款由微信视觉团队开发的多模态Embedding模型。
它不像大模型那样天天出现在发布会和热搜里，也不会陪你聊天、帮你写代码。
但它干的事情，可能比这些更底层。
简单来说，WeMM-Embedding负责把文本、图片、视频等内容转化成AI可以理解和检索的向量。
而且这不是实验室里的Demo，目前已经实际部署在视频号、公众号、朋友圈、电商等多个微信业务场景中。
也就是说，你每天刷微信、搜公众号、找视频、获取推荐内容时，背后有一部分搜索和推荐能力，早就已经在使用这类模型。
而这一次，微信直接把它开源了。
01
让文字、图片、视频
进入同一个空间
以前做搜索，往往是文字搜文字、图片搜图片，跨模态之间需要额外搭一层系统。
WeMM-Embedding最核心的特点，就是多模态统一表示，把文本、图片、视频、视觉文档都编码进同一个向量空间，让一句话找视频、用图片找文档这类能力拥有统一的底层基础。
模型由微信视觉团队基于原生多模态的Qwen3.5底座训练，官方目前开源了2B、4B、9B三个版本，三款模型都支持文本、图片、视频、视觉文档，以及交错的多模态输入。
输出向量取自序列末尾一个专用的embedding标记。
输入先组织为任务指令加有序多模态段，文本与视觉内容各自经原生编码管道转为token，在序列末尾附加embedding标记后，取其最后一层隐藏状态并做L2归一化，即得到输出向量。
该标记支持插入多个，例如视频段后放一个、序列末尾再放一个，单次前向即可同时得到仅视频与视频加文本两种表示。
还有一个很实用的设计，WeMM-Embedding并不是简单地把模型做大，它还支持Matryoshka Embeddings（可变维度向量）。
官方给出的三个模型分别支持不同的输出维度，例如2B支持从64维一直到2048维，9B则最高支持到4096维。
WeMM-Embedding-2B在MMEB-v2上不同维度的性能保留率
开发者可以根据业务需要选择输出维度，在效果、速度和成本之间取舍。官方技术报告显示，2B模型在256维输出下保留全维度图像与视频检索性能的98.7%。
训练分两个阶段。
第一阶段为大规模多模态对齐，使用数亿规模的配对数据。标准配对数据以对比学习目标训练，带分级相关性标注的数据以排序目标训练，并对近重复样本做掩码。
第二阶段在约十分之一规模的精选数据上精炼，引入重排序模型监督与同族更大模型的嵌入蒸馏。
2B、4B以冻结的9B版本为教师，9B通过合并多个互补变体完成，同时以更高分辨率输入与更密集视频帧采样扩展视觉输入预算。
论文中对训练数据的分类概览，覆盖弱监督对、分级相关性对、分类对、Caption 对、检索对和问答对等多种类型
02
9B双榜第一，
2B直接越级
性能方面，官方技术报告给出了以下数据。基准成绩覆盖 MMEB-v2（78 个数据集）与 MMEB-v3（190 个任务）。
MMEB-v2上，WeMM-Embedding-9B综合平均分80.6，两个基准均列第一；2B综合77.9，超过Qwen3-VL-Embedding-8B；4B综合79.2。
MMEB-v2 基准成绩对比。† 为闭源榜单提交
WeMM-Embedding 在不同参数规模下的 MMEB-v2 总体性能、图像/视频/跨模态检索表现，以及与主流基线的对比
MMEB-v3 上，9B总分59.5列第一，2B 56.0、4B 58.2。当前版本不支持音频输入，音频任务按0分计入。
为了方便社区复现，微信团队还公开了MMEB-v3评测代码。整个评测基于官方VLM2Vec pipeline，仅针对WeMM-Embedding的模型、指令和视频帧数等部分进行了适配，其余评测流程基本保持不变。
目前模型权重托管于HuggingFace，代码与示例位于GitHub仓库。安装依赖后即可加载模型，官方建议使用transformers==5.2.0以保证预处理行为一致。
pip install -r requirements.txt加载模型并计算文本、图片、视频的向量，可运行仓库示例脚本，--model支持HuggingFace模型id：
--dimension 2048线上服务可基于vLLM（测试版本 0.27.0）或SGLang（测试版本0.5.9）部署：
--chat-template "$MODEL_PATH/embedding_chat_template.jinja"Matryoshka维度截断在推理后对向量重新归一化即可，2B在256维下保留全维度图像与视频性能的98.7%：
embedding = torch.nn.functional.normalize(embedding[..., :d], dim=-1)03
微信真正开源的，是一层“隐形 AI”
微信此前公开的AI能力主要集中在混元大模型及对话类应用。
WeMM-Embedding是微信此次较为完整地公开了搜索、推荐类后台模型的权重与代码。
过去，这类直接服务于微信核心业务的底层AI能力很少被摆到台前。
此次开源意味着微信将一部分「隐形 AI」直接公开。它不仅是论文中跑分的模型，而是已经过微信内部真实业务长期验证的系统组件。
这也是为什么，很多真正做 AI产品的人看到这个消息，第一反应可能不是：“又来了一个 Embedding 模型。”而是：“微信把自己怎么理解这么多内容的底层能力拿出来了。”
这次微信开源的东西，确实有点东西。
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