2025年最好的 Qwen3 Embedding 替代方案
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運用 Qwen3 Reranker 提升搜尋精準度。能精準地為文本排序，並於逾百種語言中，更快找到相關資訊。強化問答與文本分析能力。
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Qwen2.5 系列語言模型提供增強的功能，包括更大的資料集、更豐富的知識、更強的編碼和數學技能，以及更符合人類偏好的對齊。 它是開源的，可透過 API 取得。
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EmbeddingGemma：為著重隱私的 AI 應用程式，提供裝置端多語言文字嵌入。無論線上線下，皆能享有卓越的效能與效率。
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FastEmbed 是一個輕巧、快速，專為生成嵌入向量而打造的 Python 函式庫。我們支援多種熱門的文字模型。如果您希望我們新增其他模型，請在 Github 上開啟一個議題。
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阿里雲 Qwen2.5-Turbo。100萬詞元上下文視窗。速度更快，價格更低。非常適合研究、開發和商業應用。可摘要論文、分析文件，並建構進階對話式 AI。
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jina-embeddings-v3 是一個領先的多語言文字嵌入模型，擁有 5.7 億個參數和 8192 個 token 長度，在 MTEB 基準測試中超越了 OpenAI 和 Cohere 最新推出的專屬嵌入模型。
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Qwen-MT 提供快速且可自訂的 AI 翻譯服務，支援多達 92 種語言。運用 MoE 架構與 API，可達成精準且具語境感知能力的翻譯成果。
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Snowflake Arctic embed: 高效能、高效率的開源文字嵌入技術，專為 RAG 與語意搜尋打造。助您提升人工智慧的準確度，同時有效降低營運成本。
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SFR-Embedding-Mistral 標誌著文字嵌入模型的重大進步，建立在 E5-mistral-7b-instruct 和 Mistral-7B-v0.1 的堅實基礎之上。
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CodeQwen1.5，來自 Qwen1.5 開源系列的程式碼專家模型。擁有 7B 參數和 GQA 架構，支援 92 種程式語言，可處理 64K 的上下文輸入。
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XVERSE-MoE-A36B：由 XVERSE Technology Inc. 開發的多語言大型語言模型。
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DeepSeek-VL2 是由 DeepSeek-AI 開發的視覺語言模型，它能夠處理高解析度的圖像，並透過 MLA 提供快速的回應。DeepSeek-VL2 在各種視覺任務中表現出色，例如 VQA 和 OCR。對於研究人員、開發者和 BI 分析師來說，DeepSeek-VL2 是一個理想的選擇。
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探索LG AI Research的EXAONE 3.5。這是一套雙語（英語和韓語）指令微調生成式模型，參數規模從24億到320億不等。支援長達32K個詞元的長上下文處理，在真實場景中表現卓越。
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Gemma 3 270M：輕巧高效能的 AI，專為特定任務打造。可微調以實現精準指令遵循，並支援低成本的裝置端部署。
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Model2Vec 是一種將任何句子轉換器轉化為極小靜態模型的技術，模型大小可縮減 15 倍，速度提升高達 500 倍，效能僅略微下降。
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Qwen3-Coder 是由 Qwen 團隊最新推出的一款 480B MoE 開放模型，擁有 35B 的活躍參數，專為代理編碼 (agentic coding) 應用所設計。它在 SWE-bench 等基準測試中展現了最先進 (SOTA) 的成果，可支援高達 1M 的上下文長度，並隨附開源命令列工具 Qwen Code。
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Reka Flash 3：低延遲、開源 AI 推論模型，適用於快速、高效能的應用程式。為聊天機器人、裝置端 AI 及 Nexus 提供強大動力。
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MiniCPM3-4B 是 MiniCPM 系列的第三代。MiniCPM3-4B 的整體效能超越了 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125，與許多近期 7B~9B 模型相當。
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Phi-3 Mini 是一款輕量級、最先進的開放模型，建構於 Phi-2 使用的資料集上，包含合成資料和經過篩選的網站，專注於極高品質、推論密集的資料。
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