What is Qwen3 Embedding?

Qwen3 Embedding 模型系列提供先進、多功能的解決方案，用於文字資料的表示與排序，旨在增強您在多種語言及任務中的應用。此系列建立於穩健的 Qwen3 基礎模型之上，提供了一套全面的嵌入及重排序模型，針對效能與彈性進行了最佳化，協助您深入理解文字，並提升系統中的相關性。

🌍 卓越的多語言處理能力： 支援超過 100 種語言，包含多種程式語言。這賦予其強大的多語言、跨語言及程式碼檢索能力，讓您能有效地處理全球多元的文字資料。
📊 頂尖的效能表現： 在廣泛的下游應用中取得領先成果。Qwen3-Embedding-8B 模型在 MTEB 多語言排行榜上脫穎而出，名列第一（截至 2025 年 6 月 5 日，得分 70.58），展現其在多元任務中表徵文字語義的卓越能力。重排序模型在文字檢索情境中，也能有效提升相關性。
⚙️ 彈性的架構與客製化能力： 嵌入及重排序模型皆提供多種規模選擇（0.6B、4B、8B），可根據您的特定需求，平衡效率與效能。嵌入模型支援使用者自訂輸出維度（從 32 到 4096），協助您最佳化應用成本。
🎯 指令感知能力： 透過提供使用者自訂指令，可提升模型在特定任務、語言或情境下的表現。評估結果顯示，運用指令通常可帶來 1% 至 5% 的效能提升，讓您能微調模型行為以獲得最佳成效。

對於許多應用而言，有效地理解和比較文字至關重要。Qwen3 Embedding 系列提供工具，能將文字轉換為有意義的數值表示（嵌入），並根據相關性精確地重新排序搜尋結果（重排序）。

建立進階搜尋與檢索系統： 建立高度相關的搜尋引擎或文件檢索系統，支援跨語言及多種內容類型，包括程式碼。嵌入模型能有效捕捉文字語義，而重排序模型則能精準優化結果。
強化文字分類與聚類分析： 透過使用高品質、語義豐富的嵌入，提升您的文字分類和聚類模型效能，即使是多語言資料集，也能更好地捕捉資料的細微差異。
實現雙語文本挖掘與跨語言應用： 精確識別平行句或對齊不同語言的文字，有助於機器翻譯訓練資料準備或跨語言資訊檢索等任務。

Qwen3 Embedding 系列融合了頂級的多語言效能、彈性的模型規模，以及指令感知和維度控制等強大客製化功能。這賦予您打造高效能、具成本效益且兼具全球視野的文字理解應用程式的能力。

Qwen3 Embedding 模型系列提供穩健、彈性且多語言的能力，以應對複雜的文字表示與排序挑戰。透過其頂尖效能和可客製化架構，您能打造更智慧、更有效的跨領域應用程式。

探索 Qwen3 Embedding 如何提升您的文字應用。

嵌入模型 接收單一文字片段（例如句子或段落），並將其轉換為固定大小的數值向量（嵌入），以捕捉其語義。這些向量可用於相似度搜尋、聚類分析或作為其他機器學習模型的輸入。
重排序模型 接收一對文字（例如使用者查詢和潛在搜尋結果），並輸出一個相關性分數，指示它們的關聯程度。它們通常在初始檢索步驟「之後」使用，以優化結果順序，提高準確性。

指令感知讓您可以在輸入文字前加上特定指令（例如：「請表徵以下句子以供檢索：」或「請識別這段文字的主題：」）。這能引導模型生成更符合您特定任務或情境需求的嵌入或分數，通常能提升效能。儘管模型支援多種語言，但我們建議使用英文撰寫指令，因為大多數的訓練指令都是英文。

此系列提供 0.6B、4B 和 8B 參數的模型。較大的模型（例如 8B）通常具備更高的效能和更優異的語義理解能力，適合精準度至關重要的任務。較小的模型（例如 0.6B 和 4B）則在效能和效率之間取得平衡，適用於運算資源或推論速度為關鍵限制的應用。您可以選擇最符合您特定效能、延遲和成本需求的規模。

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Tech used

Qwen3 Embedding was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-08.

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