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支持的语言:100+ 种语言 参数数量:0.6B 上下文长度:32k 嵌入维度:最高 1024,支持用户自定义输出维度,范围从 32 到 1024

ollama run inke/Qwen3-Embedding-0.6B

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Qwen3-Embedding-0.6B 具有以下特点:

模型类型:文本嵌入 支持的语言:100+ 种语言 参数数量:0.6B 上下文长度:32k 嵌入维度:最高 1024,支持用户自定义输出维度,范围从 32 到 1024

Qwen3 Embedding 模型系列是 Qwen 家族的最新专有模型,专门设计用于文本嵌入和排序任务。基于 Qwen3 系列的密集基础模型,它提供了各种大小(0.6B、4B 和 8B)的全面文本嵌入和重排序模型。该系列继承了其基础模型卓越的多语言能力、长文本理解和推理技能。Qwen3 Embedding 系列在多个文本嵌入和排序任务中取得了显著进步,包括文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类和双语文本挖掘。

卓越的多功能性:该嵌入模型在广泛的下游应用评估中达到了最先进的性能。8B 大小的嵌入模型在 MTEB 多语言排行榜上排名第 1(截至 2025 年 6 月 5 日,得分为 70.58),而重排序模型在各种文本检索场景中表现出色。

全面的灵活性:Qwen3 Embedding 系列提供了从 0.6B 到 8B 的全尺寸范围的嵌入和重排序模型,适用于重视效率和效果的各种使用场景。开发人员可以无缝地组合这两个模块。此外,嵌入模型允许在所有维度上灵活定义向量,并且嵌入和重排序模型都支持用户定义的指令,以增强特定任务、语言或场景的性能。

多语言能力:得益于 Qwen3 模型的多语言能力,Qwen3 Embedding 系列支持超过 100 种语言。这包括多种编程语言,并提供了强大的多语言、跨语言和代码检索能力。