Qwen3 Embedding – 引领多语言文本嵌入与检索的新标准

Qwen3 Embedding 是阿里巴巴通义千问团队推出的一款先进的文本嵌入模型，旨在为文本表示、检索和排序任务提供高效且灵活的解决方案。该模型基于强大的 Qwen3 基础模型构建，继承了其在多语言文本理解方面的显著优势。

核心功能

Qwen3 Embedding 系列具备以下核心功能：

1. 卓越的多语言能力：支持超过 100 种语言，包括多种编程语言，能够实现强大的多语言、跨语言和代码检索。
2. 领先的性能表现：在多项多语言基准测试中，Qwen3-Embedding-8B 模型以 70.58 分的成绩位居 MTEB 多语言排行榜第一，超越了 Gemini 和 GTE-Qwen2 等系列。
3. 灵活的架构与定制化：提供从 0.6B 到 8B 的多种模型尺寸，支持用户自定义输出维度（从 32 到 4096），并允许通过指令优化模型性能。
4. 指令感知能力：通过用户定义的指令，模型能够针对特定任务、语言或场景进行优化，通常可提升 1% 至 5% 的性能。

技术原理

Qwen3 Embedding 采用基于密集 Transformer 的架构，并结合因果注意力机制。模型通过提取隐藏状态对应的 [EOS] 令牌来生成嵌入。其训练过程包括三个阶段：

1. 大规模弱监督预训练：利用 Qwen3-32B 生成 1.5 亿对合成训练数据。
2. 监督微调：使用 1200 万对高质量数据进行微调。
3. 模型融合：通过球面线性插值（SLERP）技术融合多个微调后的检查点，以增强模型的鲁棒性和泛化能力。

支持平台

Qwen3 Embedding 系列模型已在多个平台上开源，包括：

• ModelScope
• Hugging Face
• GitHub

此外，开发者还可以通过阿里云 API 使用这些模型。

团队介绍

Qwen3 Embedding 由阿里巴巴通义千问团队开发，该团队在自然语言处理和人工智能领域拥有深厚的技术积累和丰富的经验。他们致力于通过创新的技术和模型架构，推动多语言文本处理和检索技术的发展。

项目资源

• 官网：Qwen3 官网
• 源码：GitHub

业务场景

Qwen3 Embedding 适用于多种业务场景：

1. 高级搜索与检索：构建跨语言和内容类型的高相关性搜索引擎或文档检索系统。
2. 文本分类与聚类：通过高质量的语义嵌入提升文本分类和聚类模型的性能。
3. 双语挖掘与跨语言应用：准确识别平行句子或对齐不同语言的文本，助力机器翻译训练数据准备和跨语言信息检索。

Qwen3 Embedding 以其卓越的多语言性能、灵活的模型尺寸和强大的定制化功能，为开发者提供了构建高性能、成本效益高且全球化的文本理解应用的强大工具。