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Qwen3-Embedding

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Qwen3 Embedding模型系列是Qwen家族的最新专有模型，专为文本嵌入和排序任务设计。该系列基于Qwen3系列的密集基础模型构建，提供多种尺寸（0.6B、4B和8B）的文本嵌入和重排序模型。它继承了基础模型卓越的多语言能力、长文本理解和推理能力，在文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类、平行文本挖掘等多种文本嵌入和排序任务上取得了显著进步。

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📌 特性

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可用模型变体

¹: 显存基于模型特性估算。

latest → 4B

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🐳 使用Docker Model Runner

首先，拉取模型：

bash
docker model pull ai/qwen3-embedding

然后运行模型：

bash
curl --location 'http://localhost:***/engines/llama.cpp/v1/embeddings' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "ai/qwen3-embedding",
    "input": "hello world!"
  }'

更多信息，请查看 Docker Model Runner 文档。

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MTEB（多语言）评测结果

注：对比模型的分数取自2025年5月24日的MTEB在线排行榜。

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🔗 链接

• Qwen3-Embedding 0.6B
• Qwen3-Embedding 4B
• Qwen3-Embedding 8B