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Perplexity公開搜尋嵌入模型「pplx-embed-v2-late」的0.6B與9B版本。其中，9B模型頁面標示的參數量為8B。
Perplexity在Hugging Face官方帳號上分別登錄了兩個版本：0.6B模型標示為0.6B，9B模型則標示為8B。公開資料沒有說明模型名稱與參數量標示不同的原因。
Crypto Briefing報導，新模型無須OCR前處理即可運作，但官方資料未說明具體支援範圍。報導也提到，ViDoRe v3分數從62.3%升至63.5%，且在特定搜尋任務中，9B模型的nDCG@10最高達81.3%。這些功能與數據未能在官方模型資料中確認，因此難以視為已驗證的效能。
Perplexity先前曾公開「pplx-embed-v1-late-0.6b」，並說明該模型透過逐詞向量與MaxSim方式計算搜尋相關性。這項說明載於v1模型卡；v1的運作方式是否也適用於此次公開的v2 late模型，目前尚未確認。
名稱相近的「pplx-embed-v2-context-9b-preview」是另一款模型。Perplexity將其介紹為脈絡型嵌入模型，可結合周邊脈絡表示文件片段。官方並未說明兩款v2模型的功能或推出目的相同。
Perplexity搜尋API曾在評比指標中名列第一，相關案例已由本報先前報導。該API的評比結果與此次嵌入模型的效能是不同議題。
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