模型概述

GME（General Multimodal Embedding）是阿里巴巴通义实验室（Tongyi Lab）发布的统一多模态向量模型系列，基于 Qwen2-VL 骨干，用于 Universal Multimodal Retrieval（UMR）：把文本、图像、图文对编码为同一向量空间中的 embedding，服务于跨模态/同模态检索与排序。本条目对应论文中 2B 规模的 GME-Qwen2-VL-2B；开源权重以 Hugging Face 仓库 Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-2B-Instruct 形式提供（仓库名带 Instruct）。

关键规格

项目	信息
发布方	阿里巴巴（Tongyi Lab）
模型规模	2B（模型卡中亦给出约 2.21B 的“Model Size”统计口径）
最大序列长度	32768（约 32K）
向量维度	1536
输入模态	text / image / text+image
输出	向量（embedding）
开源许可	Apache-2.0
模型文件体积	约 8.85 GB（主分支文件体积统计）

架构与训练要点（公开信息）

论文描述其以 Qwen2-VL 为骨干，采用 LoRA 方式进行检索向量化适配；并在训练中限制单张图像的视觉 token 上限为 1024，以兼顾训练效率与输入分辨率带来的 token 波动。论文同时报告构建了覆盖多种检索形态的数据（包含合成的 fused-modal 数据），整体训练数据规模达到百万级（论文报告约 8M 量级）。

能力与使用方式

模型卡给出三类 embedding：文本 embedding、图像 embedding、图文融合 embedding，并支持为 query 侧编码指定检索指令（instruction/prompt），用于对齐不同检索任务的“相关性”定义。模型卡同时给出 transformers 与 sentence-transformers 两套示例。

评测与基准（公开分数）

模型卡报告：在 UMRB（47 个子任务聚合）上，GME-Qwen2-VL-2B 的平均分为 64.45；并在 Model List 中同时列出 MTEB-en、MTEB-zh 等分数与模型维度/最大长度等信息。

已知限制（公开说明）

官方限制说明提到：评测与数据主要保留单图输入形态（multi-image / interleaved 形态未被系统评估）；训练与测试主要使用英语数据，多语言多模态 embedding 的效果不作保证。

访问方式

开源权重：Hugging Face（见上方仓库链接）。模型卡提示：远程代码在部分 transformers 版本存在兼容性问题，建议使用指定版本或 sentence-transformers。另：模型卡注明该系列也提供阿里云商业 API（multimodal-embedding-v1），但其后端模型与开源权重并非完全一致。

GME-Qwen2-VL-2B Benchmark Details

Benchmark Results

Benchmark Results

图像向量嵌入