モデル情報

nemotron-colembed-vl-8b-v2

NVIDIA · nemotron-colembed-vl-8b-v2

Introducing **nvidia/nemotron-colembed-vl-8b-v2**, the state-of-the-art late interaction embedding model that currently ranks No. 1 on ViDoRe V3—a comprehensive benchmark for enterprise retrieval use cases—as of January 26, 2026, with a score of `63.54` across 8 public tasks. The model was fine-tuned for query-document retrieval. Users can input `queries`, which are text, or `documents` which are page images, to the model. The model outputs ColBERT-style multi-vector numerical representations for input queries and documents. ✨ **Key Improvements:** * ⚗️ **Advanced Model Merging:** Utilizes post-training model merging to combine the strengths of multiple fine-tuned checkpoints. This delivers the accuracy stability of an ensemble without any additional inference latency. * 🌍 **Enhanced Synthetic Data:** We significantly enriched our training mixture with diverse multilingual synthetic data, improving semantic alignment across languages and complex document types. This model is for non-commercial/research use only. See the Nemotron ColEmbed v2 paper for more details about its architecture, training and results.

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multimodal-embeddinglicense:cc-by-nc-4.0
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情報更新日時2026/11/2 19:15:57
OVERVIEW

モデル紹介

Introducing **nvidia/nemotron-colembed-vl-8b-v2**, the state-of-the-art late interaction embedding model that currently ranks No. 1 on ViDoRe V3—a comprehensive benchmark for enterprise retrieval use cases—as of January 26, 2026, with a score of `63.54` across 8 public tasks. The model was fine-tuned for query-document retrieval. Users can input `queries`, which are text, or `documents` which are page images, to the model. The model outputs ColBERT-style multi-vector numerical representations for input queries and documents. ✨ **Key Improvements:** * ⚗️ **Advanced Model Merging:** Utilizes post-training model merging to combine the strengths of multiple fine-tuned checkpoints. This delivers the accuracy stability of an ensemble without any additional inference latency. * 🌍 **Enhanced Synthetic Data:** We significantly enriched our training mixture with diverse multilingual synthetic data, improving semantic alignment across languages and complex document types. This model is for non-commercial/research use only. See the Nemotron ColEmbed v2 paper for more details about its architecture, training and results.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:cc-by-nc-4.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。