Поиск и RAG

pplx-embed

Эмбеддинги поискового сервиса Perplexity. Есть версии, которые учитывают контекст всего документа, а не только отдельного фрагмента.

Разработчик
Perplexity, США
Первый выпуск
фев 2026
Последний выпуск
сен 2026
Размеры
0.6B – 9B
Лицензия
Можно в коммерциюMIT
Русский язык
Не заявлен
Готовые сборки
GGUF
Запуск
Через свой серверРаботает и без видеокарты
Сферы
Разработка ПО, Документы и бухгалтерия
Поставить на свой сервер Hugging Face

Какие задачи решает

  • Поиск по большим массивам документов
  • RAG с учётом контекста документа
  • Поиск по сайту и каталогу

Где применяется

Медиа и издательстваБазы знанийОнлайн-сервисы

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходит
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. pplx-embed-v2-context-9b (превью)
  2. pplx-embed-v1-late-0.6b
  3. pplx-embed v1 и context-v1

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face
Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать pplx-embed в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: MIT. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для pplx-embed?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли pplx-embed русский язык?

В карточке модели языки не перечислены, поэтому поддержку русского обещать нельзя — её нужно проверять на ваших примерах.

Где скачать pplx-embed и сколько это стоит?

Веса pplx-embed лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Похожие модели

Поиск и RAGQwen3 Embedding / RerankerAlibaba (Qwen) · КитайМожно в коммерцию

Эмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.

ПодробнееПоиск и RAGVoyage 4 nanoVoyage AI (MongoDB) · СШАМожно в коммерцию

Единственная открытая модель линейки Voyage 4: её векторы совместимы с платными старшими версиями, можно начать локально и позже перейти на API.

Подробнее

Источник: huggingface.co/perplexity-ai/pplx-embed-v1-late-0.6b. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.