Qwen3 Embedding

Qwen3 Embedding – 阿里通义开源的文本嵌入模型系列

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征工具，专为检索与排序任务设计。 它支持多语言，参数规模从 0.6B 到 8B，在 MTEB 等评测中表现出色。主要功能包括精准语义捕捉、多语言支持、高效检索、灵活检索方式、语义相关性排序以及个性化排序优化。

Qwen3 Embedding：文本世界的智能桥梁

在浩瀚的文本数据海洋中，如何快速、准确地找到所需信息？如何让机器理解文本背后的深层含义？ Qwen3 Embedding 正是为此而生，它是一款基于 Qwen3 基础模型研发的文本表征利器，专注于提升文本检索与排序的效率与质量。它不仅继承了 Qwen3 模型的先进架构，更通过精细的多阶段训练，实现了卓越的性能与稳健性。

核心功能：解锁文本的无限可能

• 语义精细刻画：Qwen3 Embedding 能够将文本转化为高维向量，如同为文本赋予了“身份证”，精准捕捉其语义特征。 语义相近的文本，在向量空间中距离更近，为后续的文本处理任务奠定坚实基础。
• 语言限：支持多达 119 种语言，打破语言壁垒，实现跨语言文本的有效表征。 无论您的数据来自何方，Qwen3 Embedding 都能胜任，为多语言环境下的文本分析、信息检索等任务提供强大支持。
• 高效检索引擎：借助向量相似度计算（如余弦相似度），Qwen3 Embedding 能够快速检索与目标文本语义相近的内容。 在海量文本数据中，迅速定位所需信息，提升检索效率与准确性，适用于搜索引擎、知识图谱等场景。
• 检索方式灵活多样：支持基于文本内容的检索，也支持关键词或短语检索。 用户可以根据具体需求选择合适的检索方式，获得更精准的检索结果。
• 语义排序专家：在文本排序任务中，如推荐系统中的内容推荐、问答系统中的答案排序等，Qwen3 Embedding 可以根据文本之间的语义相关性进行排序。 将与目标文本语义更相关的文本排在前面，提高排序结果的准确性和相关性。
• 个性化排序定制：结合用户的历史行为数据和偏好信息，对文本排序结果进行个性化优化。 为不同用户提供更符合其兴趣和需求的文本排序，提升用户体验。

产品官网

有关 Qwen3 Embedding 的更多信息，您可以访问以下资源：

• GitHub 仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-embedding
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.05176

应用场景：无处不在的智能助手

• 智能搜索与信息检索：赋能智能搜索系统，提升检索的准确性和效率。
• 推荐系统：根据用户偏好，提供个性化的推荐内容，例如电商平台上的商品推荐。
• 问答系统：理解用户问题，检索相关答案，提升问答系统的准确性和响应速度。
• 教育领域：应用于智能教育系统，提供学习建议，辅助解题等。

常见问题解答

Qwen3 Embedding 常见问题包括：

1. Q: Qwen3 Embedding 支持哪些语言？

   A: Qwen3 Embedding 支持 119 种语言。

2. Q: Qwen3 Embedding 的参数规模有哪些？

   A: Qwen3 Embedding 提供 0.6B、4B 和 8B 三种参数规模。

3. Q: Qwen3 Embedding 的优势是什么？

   A: 性能优异，支持多语言，检索效率高，应用场景广泛。