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數據質量：基於經過深度清洗與篩選的達谷大規模高質量語料進行訓練，
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在最新發布的MTEB多語言通用Embedding模型權威評測中，
跨語言能力：在多語言語義對齊方麵實現顯著優化，
維度嵌套：支持多種向量維度選擇，
據介紹，是當前MTEB榜單上最大規模的Embedding模型之一，支持更精準的跨語種語義理解與檢索任務。
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511核心亮點解析
模型規模：參數量提升至120億（12B）， 11月12日消息，256、進一步提升模型多維度能力表現與綜合性能。斬獲全球第一。
