模型概述

GME（General Multimodal Embedding）是阿里巴巴通义实验室（Tongyi Lab）发布的一组“统一多模态向量表示”模型，基于 Qwen2-VL 系列多模态大模型骨干。该系列面向 Universal Multimodal Retrieval（UMR）任务：将文本、图像、图文对映射到同一向量空间，用于任意模态之间的相似度检索（Any-to-Any）。本条目对应论文中 7B 规模的 GME-Qwen2-VL-7B；开源权重以 Hugging Face 仓库 Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-7B-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	7B（模型卡中亦给出约 8.29B 的“Model Size”统计口径）
最大序列长度	32768（约 32K）
向量维度	3584
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 33.2 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，通过 LoRA 方式进行适配训练（例如 LoRA rank=8、temperature=0.03、学习率 1e-4 等设置）；为控制训练效率与视觉 token 数量，单张图像的视觉 token 上限设置为 1024。训练数据方面，论文报告构建并使用了大规模的多模态检索训练数据（包含合成的 fused-modal 数据），总规模达到百万级样本（论文报告约 8M 量级）。

能力与使用方式

模型卡给出典型调用：get_text_embeddings、get_image_embeddings、get_fused_embeddings，并支持通过 instruction/prompt 形式为“查询侧 embedding”注入检索意图（例如 Text-to-Image 检索提示词），用于区分 query/corpus 的编码方式。

评测与基准（公开分数）

模型卡在 UMRB 与 MTEB 等基准上报告了分数：在 UMRB（47 个子任务聚合）上，GME-Qwen2-VL-7B 的平均分为 67.44；在模型卡的 Model List 中同时给出 MTEB-en、MTEB-zh 分数与模型维度/最大长度等信息。

已知限制（公开说明）

官方在限制说明中提到：由于视觉 token 成本与数据覆盖限制，评测与数据主要保留“单图”输入形态；此外训练与测试主要使用英语数据，虽然骨干模型支持多语言，但多语言多模态 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）。模型卡同时提示：远程代码在部分 transformers 版本（如 >=4.52.0）存在兼容性问题，建议使用指定版本或 sentence-transformers 路线。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-7B Benchmark Details

Benchmark Results

Benchmark Results

图像向量嵌入