← Назад в каталог

Seed-1.6-Embedding

Seed-1.6-Embedding — мультимодальная модель ByteDance для поиска по тексту, изображениям и видео.

ByteDance Seed объявила о запуске Seed-1.6-Embedding 28 июня 2025 года. Модель формирует векторы для гибридного поиска по тексту, изображениям и видео и построена на основе Seed1.6-Flash. В BytePlus ModelArk её API-идентификатор указан как doubao-embedding-vision-250615.

Содержание
  1. Поиск в нескольких типах данных
  2. Текст, изображение и видео в одном контуре retrieval
  3. Размер вектора
  4. Доступны варианты 2048 и 1024
  5. Показатели ByteDance
  6. Результаты CMTEB и MMEB-V2
  7. Использование API
  8. Проверьте доступность и формат входных данных
  9. Связанные модели и разработчик
  10. Другие публикации команды ByteDance Seed
  11. Первичные источники
  12. Анонсы, карточки и репозитории разработчика

Поиск в нескольких типах данных

Текст, изображение и видео в одном контуре retrieval

Seed-1.6-Embedding предназначена для представления материалов в векторном виде и поиска близких по смыслу объектов. ByteDance заявляет гибридный поиск между текстом, изображениями и видео. Это может использоваться в индексах документов и медиакаталогах, где запрос и найденный материал не обязательно имеют один формат.

Размер вектора

Доступны варианты 2048 и 1024

В анонсе разработчик указал два размера эмбеддинга — 2048 и 1024 измерения — и сообщил о небольшом снижении показателей при выборе более компактного представления. Меньшие векторы экономят место в индексе и могут ускорить операции, однако баланс качества и затрат необходимо проверять на собственных запросах, данных и способе поиска.

Показатели ByteDance

Результаты CMTEB и MMEB-V2

Компания сообщила о результатах на китайском текстовом наборе CMTEB и мультимодальном MMEB-V2, включая оценки для изображений и видео. В статье отдельно отмечено, что результаты приведены на 28 июня 2025 года. Эти показатели не гарантируют качество на русском языке или в конкретном корпоративном корпусе: для выбора модели нужен собственный тест retrieval-качества.

Использование API

Проверьте доступность и формат входных данных

Модель доступна через API Volcano Engine / BytePlus ModelArk. При внедрении важно сверить поддерживаемые типы входных данных, лимиты, выдачу векторов и стоимость текущей версии endpoint. Эмбеддинги следует генерировать и для документов, и для поисковых запросов совместимым способом, иначе результаты поиска могут быть несопоставимы.

Связанные модели и разработчик

Другие публикации команды ByteDance Seed

Seed 2.0 · Seed1.8 · Seed Audio 1.0 · ByteDance Seed в Вики Futuretools

Первичные источники

Анонсы, карточки и репозитории разработчика

анонс Seed-1.6-Embedding · каталог моделей BytePlus ModelArk