Tencent EVIE-Preview-4.5B: Winziges Modell, große Wirkung
Von Jörg SchockErster Hauptkommissar a. D. · über 35 Jahre Hamburger Polizei
Kurz gesagt: Tencent hat mit EVIE-Preview-4.5B ein kompaktes KI-Modell für die visuelle Dokumentensuche veröffentlicht, das auf Alibabas Qwen3.5-4B basiert. Mit nur 4,5 Milliarden Parametern schlägt es laut Tencents eigenen Benchmarks (ViDoRe V3/V1+V2) auch deutlich größere Modelle wie eine 8-Milliarden-Variante von Nvidias Nemotron und braucht dabei bis zu 32-mal weniger Speicherplatz. Das Modell steht unter Apache-2.0-Lizenz frei zur Verfügung, ist aber eine Vorabversion für Entwickler:innen, kein fertiges Endnutzer-Produkt.
Symbolbild: KI-generiert
Der chinesische Technologiekonzern Tencent hat auf der Plattform Hugging Face ein neues KI-Modell mit dem Namen EVIE-Preview-4.5B veröffentlicht. Es geht dabei nicht um einen weiteren Chatbot, sondern um ein spezialisiertes Werkzeug für die sogenannte visuelle Dokumentensuche (Visual Document Retrieval): Das Modell soll Computern helfen, in gescannten Tabellen, Diagrammen, Geschäftsberichten oder wissenschaftlichen Studien gezielt die Textstelle zu finden, die zu einer Suchanfrage passt - ohne dass die Dokumente vorher aufwendig als reiner Text erfasst werden müssen. Die Veröffentlichung wurde parallel auch im KI-Forum r/LocalLLaMA auf Reddit diskutiert, was unter Fachleuten meist als Indiz für praktische Relevanz gilt.
Klein, aber laut Tencent konkurrenzfähig
Mit 4,54 Milliarden Parametern zählt EVIE-Preview-4.5B zu den kleineren KI-Modellen - als Grundlage dient laut Modellbeschreibung auf Hugging Face und GitHub Alibabas Qwen3.5-4B. Trotz der kompakten Größe soll das Modell beim Fachbenchmark ViDoRe V3 in sieben von acht getesteten Themenfeldern die beste Trefferquote erzielen und dabei sogar eine deutlich größere 8-Milliarden-Variante aus Nvidias Nemotron-Reihe schlagen. Beim kombinierten Benchmark ViDoRe V1+V2 mit 14 Testaufgaben erreicht das Modell einen nDCG@5-Wert von 85,9 - ein gängiges Maß dafür, wie weit oben in der Trefferliste die richtige Antwort landet. Unabhängige Nachtests außerhalb der Tencent-eigenen Zahlen liegen zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht vor.
Der eigentliche Clou: winzige Suchindizes
Technisch setzt EVIE auf eine sogenannte ColBERT-artige späte Interaktion mit nativen 128-dimensionalen Embeddings - vereinfacht gesagt, jedes Dokument wird in besonders kompakte Zahlenvektoren übersetzt. Laut Tencent braucht das Modell dadurch nur ein Achtel bis ein Zweiunddreißigstel des Speicherplatzes vergleichbarer Konkurrenzmodelle, um denselben Dokumentenbestand durchsuchbar zu machen. Für Unternehmen, die riesige Archive aus Rechnungen, Verträgen oder Forschungsberichten durchsuchbar machen wollen, kann das die Betriebskosten spürbar senken. Das Modell versteht laut Tencent zudem mehrere Sprachen, darunter auch Deutsch, und baut auf dem quelloffenen ColPali-Ökosystem der französischen Firma Illuin Technology auf.
Einordnung: Preview-Status, breite Community-Basis
Wie der Name andeutet, handelt es sich um eine Vorabversion - Tencent kündigt bereits eine weitere Iteration an, ohne einen Termin zu nennen. Das Modell steht unter der freien Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face und GitHub bereit und lässt sich damit kostenlos in eigene Projekte einbinden. Für Endanwender:innen ist EVIE damit vorerst kein Produkt zum Ausprobieren, sondern ein Baustein für Entwickler:innen, die Suchfunktionen in Software wie Firmen-Wissensdatenbanken oder Rechtsberatungs-Tools einbauen wollen.