阿里開源Qwen3-Embedding系列模型：多語言文本檢索能力行業領先
2025-06-06 10:35:18 |
文白不白 |
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6月6日，阿里正式開源Qwen3-Embedding系列模型，包含Embedding（文本表征）和Reranker（排序）兩大模塊，專為文本檢索、語義匹配等任務優化。該系列基于Qwen3基礎模型訓練，在多項基準測試中表現卓越，尤其在多語言支持方面達到行業領先水平。
阿里官方數據顯示，Qwen3-Embedding系列在多語言文本表征任務中表現突出：8B參數版本在權威評測MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）多語言榜單中排名第一（得分70.58），超越多家商業API服務。Reranker排序模型在文本檢索任務中顯著提升結果相關性，適用于搜索、推薦等場景。提供0.6B、2B、8B三種參數規模，開發者可根據算力需求靈活選擇。
此次開源延續了阿里通義千問（Qwen）系列的技術路線，降低企業部署AI檢索能力的門檻。隨著大模型競爭進入垂直化階段，高效的Embedding與Reranker技術將成為搜索、知識庫等場景的核心基礎設施。
目前，模型代碼及權重已公開，開發者可通過阿里官方GitHub倉庫獲取。業界預計，該系列將推動多語言檢索技術的進一步普及。
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