腾讯KaLM-Embedding开源模型登顶多语言榜单，超越谷歌英伟达

11月12日最新消息，腾讯开源微信公众号今天宣布，由腾讯微信团队研发的KaLM-Embedding开源模型再次刷新全球纪录。

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在最新发布的MTEB多语言通用Embedding模型权威评测中，新一代通用Embedding模型KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511综合成绩位列全球榜首。

据了解，这一模型在全球覆盖1038种语言、共计131项任务的多语言评测体系MTEB中，取得了72.32（任务平均分）与62.51（任务类型平均分）的优异成绩，成功登顶全球排行榜。

该模型表现超越了包括英伟达nvidia/llama-embed-nemotron-8b、阿里Qwen/Qwen3-Embedding-8B、谷歌Google/gemini-embedding-001等国内外主流开源与闭源竞品。

KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511核心亮点解析

模型规模：参数量提升至120亿（12B），成为当前MTEB榜单上规模最大的Embedding模型之一，显著增强了模型的表示能力与泛化性能。

跨语言能力：在多语言语义对齐方面实现显著优化，支持更精准的跨语种语义理解与检索任务。

数据质量：基于经过深度清洗与筛选的大规模高质量语料进行训练，有效提升语义表达的一致性与可靠性。

训练策略：采用多阶段对比学习、Embedding蒸馏和模型参数融合等技术，进一步提升模型多维度能力表现与综合性能。

维度嵌套：支持多种向量维度选择，涵盖3840、2048、1024、512、256、128及64等多个层级，满足不同场景下的高效应用需求。