2025年最好的 Qwen3 Embedding 替代方案
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Qwen3 Reranker 助您大幅提升搜索准确度。它能精准地对文本进行排序，跨越百余种语言，助您更迅速地获取所需信息。全面赋能问答系统与文本分析应用。
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Qwen2.5系列语言模型拥有更强大的功能，得益于更大的数据集、更丰富的知识储备、更出色的编码和数学能力，以及更贴近人类偏好的对齐。该模型开源且可通过API访问。
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EmbeddingGemma：专为隐私优先的AI应用打造的设备端多语言文本嵌入技术。即使离线，亦能提供顶尖的性能与效率。
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FastEmbed 是一款轻量、高速的 Python 库，专注于高性能地生成文本嵌入。我们已支持众多主流文本模型。如果您有新的模型需求，欢迎随时在 Github 上提交 issue，我们将积极评估并考虑加入。
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阿里云Qwen2.5-Turbo。100万token上下文窗口。速度更快，价格更低。非常适合研究、开发和商业应用。可用于论文摘要、文档分析以及构建高级对话式AI。
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jina-embeddings-v3 是一款拥有5.7亿参数和8192个token长度的尖端多语言文本嵌入模型，在MTEB基准测试中其性能超越了OpenAI和Cohere最新的专有嵌入模型。
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Snowflake Arctic embed：高性能、高效的开源文本嵌入，专为RAG与语义搜索打造。有效提升AI准确性，并显著降低成本。
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SFR-Embedding-Mistral 显著提升文本嵌入模型，构建在 E5-mistral-7b-instruct 和 Mistral-7B-v0.1 的坚实基础之上。
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CodeQwen1.5，Qwen1.5开源家族中的代码专家模型。拥有7B参数和GQA架构，支持92种编程语言，处理64K上下文输入。
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XVERSE-MoE-A36B: 由 XVERSE Technology Inc. 开发的多语言大型语言模型。
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DeepSeek-VL2，是由 DeepSeek-AI 开发的视觉-语言模型，能够处理高分辨率图像，并借助 MLA 技术提供快速响应，在视觉问答 (VQA) 和光学字符识别 (OCR) 等多种视觉任务中表现出色。它是研究人员、开发者和商业智能 (BI) 分析师的理想之选。
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探索LG AI Research推出的EXAONE 3.5。这是一套双语（英语和韩语）指令调优生成式模型，参数范围从24亿到320亿。支持长达32K标记的长上下文，在现实场景中表现卓越。
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Gemma 3 270M：小巧轻便、极致高效的人工智能，专精于特定任务。可微调以实现精准指令遵循，并支持低成本的设备端部署。
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Model2Vec 是一种将任何句子转换器转化为极小静态模型的技术，可将模型大小缩减 15 倍，并将模型速度提升高达 500 倍，性能仅略有下降。
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Qwen3-Coder 是 Qwen 团队倾力打造的全新 480B MoE 开放模型（激活参数35B），专为智能体编程设计。它在 SWE-bench 等基准测试中取得了 SOTA 级表现，支持高达 1M 的上下文长度，并配套提供开源命令行工具 Qwen Code。
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Reka Flash 3：低延迟、开源的 AI 推理模型，专为快速高效的应用程序而生。赋能聊天机器人、端侧 AI 及 Nexus。
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MiniCPM3-4B 是 MiniCPM 系列的第三代模型。MiniCPM3-4B 的整体性能超越 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125，与许多最近的 7B~9B 模型相当。
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Phi-3 Mini 是一款轻量级、最先进的开放模型，基于 Phi-2 使用的数据集构建，即合成数据和过滤后的网站，重点关注非常高质量、推理密集型数据。
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