Ollama双雄对决：Embedding模型与Vision模型——功能差异与应用场景全解析

Ollama 官网上的 Embedding 模型与 Vision 模型是面向不同任务设计的两种模型类型，以下是核心区别：

一、核心功能差异

Embedding 模型

作用

：将文本转化为高维向量（Embedding），用于语义理解、相似度计算、信息检索等任务。

典型应用

：RAG（检索增强生成）、文本分类、知识库构建等。

输出

：固定长度的数值向量（如 768 维），代表文本的语义特征。

Vision 模型

作用

：处理图像相关任务，如图像分类、目标检测、图像生成等。

典型应用

：多模态交互、图像内容理解、视觉问答（VQA）等。

输出

：可能为图像标签、描述文本或生成的新图像（如基于文本生成图像）。

二、技术架构与训练目标

Embedding 模型

架构：通常基于 Transformer 编码器（如 BERT、RoBERTa），优化文本特征提取能力。

训练目标：通过对比学习、掩码语言模型（MLM）等方式捕捉语义关系。

Vision 模型

架构：可能采用卷积神经网络（CNN）、Vision Transformer（ViT）或扩散模型（Diffusion）。

训练目标：依赖图像-文本配对数据（如 CLIP），或纯图像数据（如 ResNet）。

三、典型使用场景对比

四、性能与资源需求

Embedding 模型

轻量化设计，部分模型仅需 400MB 显存（如dmeta-embedding-zh）。

适合 CPU 推理，延迟通常在秒级。

Vision 模型

资源消耗较高，尤其是高分辨率图像生成任务需 GPU 加速。

模型参数量较大（如 LLaVA 等多模态模型），显存需求可能超过 10GB。

五、官方模型示例

Embedding 模型

nomic-embed-text

：支持长文本（上下文窗口达 8192 tokens）。

bge-m3

：多语言、多粒度检索优化。

Vision 模型

llava

：支持图像问答与描述（需搭配 LLM 使用）。

stable-diffusion

：图像生成类模型（需单独部署）。

总结

若需处理文本语义或构建知识库，优先选择Embedding 模型；若涉及图像理解或生成，则选择Vision 模型。部分多模态模型（如 LLaVA）可能同时集成两种能力，但需更高配置支持。

最后，根据自己需求，Ollama官网上拉取对应的模型。