微信 AI 团队开源 WeMM-Embedding 多模态向量模型，包括 2B、4B 和 9B 三种参数规模。模型可以把文字、图片和视频编码到同一向量空间，用于跨模态检索、以图搜图、视频搜索和多模态知识库。
WeMM 采用两阶段训练，并通过 MRL 支持从 64 到 2048 维的可变向量。开发者可以按存储成本和检索精度选择维度，不需要为不同场景分别训练模型。
官方公布的 MMEB-v2 结果中，WeMM-9B 平均得分为 80.6，WeMM-2B 为 77.9；在 12 个跨模态任务上的平均得分为 79.8。腾讯称模型已经在 14 项线上业务完成 A/B 测试并全量上线。
