WeMM-Embedding
WeMM-Embedding é uma família de modelos universais de embedding multimodal do WeChat Vision Team da Tencent, com suporte a compreensão e recuperação multimodal.
Utilize modelos de embedding multimodal para entender e recuperar informações de texto, imagens e vídeos.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserWeMM-Embedding é uma família de modelos universais de embedding multimodal do WeChat Vision Team da Tencent, com suporte a compreensão e recuperação multimodal.
WeMM-Embedding tem 930 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 65 vezes. WeMM-Embedding é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2026. Os seus principais temas são: embedding-models, multimodal, multimodal-llm.
O que é WeMM-Embedding?
WeMM-Embedding é uma família de modelos universais de embedding multimodal do WeChat Vision Team da Tencent, com suporte a compreensão e recuperação multimodal.
WeMM-Embedding é de código aberto?
WeMM-Embedding é um projeto de código aberto.
WeMM-Embedding é gratuito?
Sim. WeMM-Embedding é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Em que linguagem WeMM-Embedding está escrito?
WeMM-Embedding é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/tencent-wemm-embedding.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.