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Seed1.6-Embedding-1215

传闻

Seed1.6-Embedding-1215

发布时间: 2025-12-157
模型参数
未披露
上下文长度
暂无数据
中文支持
支持
推理能力

模型基本信息

推理过程
不支持
上下文长度
暂无数据
最大输出长度
暂无数据
模型类型
暂无数据
发布时间
2025-12-15
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
0.0 亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
推理模式
常规模式(Non-Thinking Mode)

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无介绍博客

API接口信息

接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。

评测得分

图像向量嵌入

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
77.99
2 / 6

发布机构

字节跳动Seed团队
查看发布机构详情

模型解读

模型定位与状态

Seed1.6-Embedding-1215 是一个以向量表示(embedding)为核心能力的模型名称标识。当前未检索到 ByteDance Seed 团队将“seed1.6-embedding-1215”作为独立版本对外发布的官方公告或公开模型卡页面;已确认的公开线索主要来自第三方公开评测提交与链接变更记录。

系列背景:Seed-1.6-Embedding(官方公开信息)

ByteDance Seed 团队在 2025-06-28 发布的官方博客中介绍了 Seed-1.6-Embedding:该模型基于 Seed1.6-Flash 构建,支持在文本、图像、视频之间进行混合检索(hybrid retrieval),并支持多种向量维度(2048、1024)。官方同时说明其 API 已在火山引擎方舟提供(Model ID:doubao-embedding-vision-250615)。

架构与训练方法(来自 Seed-1.6-Embedding 官方说明)

架构:官方描述其为双塔(dual-tower)结构,embedding 向量取自 [EOS] token 在最后一层的隐藏向量。

训练:官方描述采用三阶段训练:Stage 1 使用大规模纯文本数据进行对比学习(InfoNCE);Stage 2 使用规模达“数千万级”的图文对与视频文对数据进行多模态对齐训练(同样使用 InfoNCE);Stage 3 通过覆盖不同任务类型、模态与场景的数据进行微调,并使用指令化数据与难负样本挖掘等方式提升泛化。

公开评测提交中的版本线索(seed1.6-embedding-1215)

在 TIGER-Lab 的 MMEB Leaderboard 公开仓库中,存在 scores/seed1.6-embedding-1215.json 文件,其 metadata 记录:model_name=seed1.6-embedding-1215embedding_dimension=2048model_release_date=2025-12-15max_length_tokens=null。该文件同时包含大量基准任务的检索指标(如 ImageNet-1K 的 hit@1=0.837 等)。

该文件最初给出的模型链接为 https://seed1-6-embedding-1215.github.io,后续更新为火山引擎方舟控制台的模型详情页(Id=doubao-embedding-vision)。由于控制台地址通常需要登录访问,公开网页侧无法直接确认其对外展示内容是否与“1215”后缀一一对应。

性能与基准(公开资料)

官方博客(Seed-1.6-Embedding):截至 2025-06-28,官方披露其在 CMTEB 纯文本任务得分 75.62;在 MMEB-V2 Image 榜单得分 77.78,并描述在新增 Video 榜单上同样领先。

公开评测提交(seed1.6-embedding-1215):MMEB Leaderboard 的提交文件提供了多数据集、多指标的明细结果,可用于复现或横向比对。

访问方式与许可

官方博客明确 Seed-1.6-Embedding 可通过火山引擎方舟 API 访问(Model ID:doubao-embedding-vision-250615)。关于“seed1.6-embedding-1215”是否为同一服务的后续版本或内部版本标记,当前缺少可公开验证的官方说明。

信息来源

DataLearner 官方微信

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