IT之家 6 月 6 日消息，阿里今日凌晨開(kāi)源了 Qwen3-Embedding 系列模型（Embedding 及 Reranker），專為文本表征、檢索與排序任務(wù)設(shè)計(jì)，基于 Qwen3 基礎(chǔ)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

官方表示，在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中，Qwen3-Embedding 系列在文本表征和排序任務(wù)中展現(xiàn)了卓越的性能。

其具備如下特點(diǎn)：

卓越的泛化性：Qwen3-Embedding 系列在多個(gè)下游任務(wù)評(píng)估中達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。其中，8B 參數(shù)規(guī)模的 Embedding 模型在 MTEB 多語(yǔ)言 Leaderboard 榜單中位列第一（截至 2025 年 6 月 6 日，得分 70.58），性能超越眾多商業(yè) API 服務(wù)。此外，該系列的排序模型在各類文本檢索場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，顯著提升了搜索結(jié)果的相關(guān)性。

靈活的模型架構(gòu)：Qwen3-Embedding 系列提供從 0.6B 到 8B 參數(shù)規(guī)模的 3 種模型配置，以滿足不同場(chǎng)景下的性能與效率需求。開(kāi)發(fā)者可以靈活組合表征與排序模塊，實(shí)現(xiàn)功能擴(kuò)展。

此外，模型支持以下定制化特性：

• 表征維度自定義：允許用戶根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整表征維度，有效降低應(yīng)用成本；

• 指令適配優(yōu)化：支持用戶自定義指令模板，以提升特定任務(wù)、語(yǔ)言或場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。

全面的多語(yǔ)言支持：Qwen3-Embedding 系列支持超過(guò) 100 種語(yǔ)言，涵蓋主流自然語(yǔ)言及多種編程語(yǔ)言。該系列模型具備強(qiáng)大的多語(yǔ)言、跨語(yǔ)言及代碼檢索能力，能夠有效應(yīng)對(duì)多語(yǔ)言場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理需求。

據(jù)介紹，Embedding 模型接收單段文本作為輸入，取模型最后一層「EOS」標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)向量，作為輸入文本的語(yǔ)義表示；Reranker 模型則接收文本對(duì)（例如用戶查詢與候選文檔）作為輸入，利用單塔結(jié)構(gòu)計(jì)算并輸出兩個(gè)文本的相關(guān)性得分。

IT之家附開(kāi)源地址如下：

ModelScope：

• https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Embedding-3edc3762d50f48

• https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Reranker-6316e71b146c4f

Hugging Face：

• https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-embedding-6841b2055b99c44d9a4c371f

• https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-reranker-6841b22d0192d7ade9cdefea

GitHub：

• https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding

技術(shù)報(bào)告：

• https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding/blob/main/qwen3_embedding_technical_report.pdf

廣告聲明：文內(nèi)含有的對(duì)外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時(shí)間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。