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ai/qwen3-embedding Docker 镜像 - 轩辕镜像

qwen3-embedding
ai/qwen3-embedding
Qwen3 Embedding是Qwen系列最新专有模型,专为文本嵌入和排序任务设计,支持119种语言,提供0.6B、4B、8B等多种尺寸模型,适用于文本检索、代码检索、分类、聚类、平行文本挖掘等高级任务。
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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。


📌 特性

属性值
提供商阿里云
架构qwen3
支持语言119种来自多个语系的语言(印欧语系、汉藏语系、亚非语系、南岛语系、达罗毗荼语系、突厥语系、侗台语系、乌拉尔语系、南亚语系),包括日语、巴斯克语、海地语等其他语言
工具调用能力❌
输入模态文本
输出模态文本嵌入
许可证Apache 2.0

可用模型变体

模型变体参数量量化方式上下文窗口显存¹大小
ai/qwen3-embedding:4B

ai/qwen3-embedding:4B-Q4_K_M

ai/qwen3-embedding:latest
4BMOSTLY_Q4_K_M41K tokens3.75 GiB2.32 GB
ai/qwen3-embedding:0.6B-F160.6BMOSTLY_F1633K tokens2.27 GiB1.11 GB
ai/qwen3-embedding:4B-F164BMOSTLY_F1641K tokens8.92 GiB7.49 GB
ai/qwen3-embedding:8B-Q4_K_M8BMOSTLY_Q4_K_M41K tokens5.80 GiB4.35 GB
ai/qwen3-embedding:8B-F168BMOSTLY_F1641K tokens15.54 GiB14.10 GB

¹: 显存基于模型特性估算。

latest → 4B


🐳 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。


MTEB(多语言)评测结果
模型大小任务均值类型均值平行文本挖掘分类聚类Inst.检索多分类配对分类重排序检索STS
NV-Embed-v27B56.2949.5857.8457.2940.801.0418.6378.9463.8256.7271.10
GritLM-7B7B60.9253.7470.5361.8349.753.4522.7779.9463.7858.3173.33
BGE-M30.6B59.5652.1879.1160.3540.88-3.1120.180.7662.7954.6074.12
multilingual-e5-large-instruct0.6B63.2255.0880.1364.9450.75-0.4022.9180.8662.6157.1276.81
gte-Qwen2-1.5B-instruct1.5B59.4552.6962.5158.3252.050.7424.0281.5862.5860.7871.61
gte-Qwen2-7B-Instruct7B62.5155.9373.9261.5552.774.9425.4885.1365.5560.0873.98
text-embedding-3-large–58.9351.4162.1760.2746.89-2.6822.0379.1763.8959.2771.68
Cohere-embed-multilingual-v3.0–61.1253.2370.5062.9546.89-1.8922.7479.8864.0759.1674.80
gemini-embedding-exp-03-07–68.3759.5979.2871.8254.595.1829.1683.6365.5867.7179.40
Qwen3-Embedding-0.6B0.6B64.3356.0072.2266.8352.335.0924.5980.8361.4164.6476.17
Qwen3-Embedding-4B4B69.4560.8679.3672.3357.1511.5626.7785.0565.0869.6080.86
Qwen3-Embedding-8B8B70.5861.6980.8974.0057.6510.0628.6686.4065.6370.8881.08

注:对比模型的分数取自2025年5月24日的MTEB在线排行榜。


🔗 链接

  • Qwen3-Embedding 0.6B
  • Qwen3-Embedding 4B
  • Qwen3-Embedding 8B
查看更多 qwen3-embedding 相关镜像 →
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ai/qwen3
by Docker
认证
Qwen3是通义千问系列最新推出的大语言模型,作为新一代人工智能技术成果,它专为顶尖级代码编写、数学计算、逻辑推理及语言处理任务打造,凭借先进的算法架构与深度优化的模型性能,能够高效应对多领域复杂场景下的专业需求,为用户提供精准、智能的解决方案,展现出在技术研发与应用落地中的卓越潜力。
90100K+ pulls
上次更新:2 个月前
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ai/qwen3-vl
by Docker
认证
Qwen系列迄今最强大的视觉语言模型,全面升级文本理解生成、视觉感知推理、上下文长度、空间和视频动态理解能力,具备视觉代理、视觉编码增强、高级空间感知等核心特性。
550K+ pulls
上次更新:2 个月前
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ai/qwen3-coder
by Docker
认证
Qwen3-Coder是Qwen推出的新一代智能编码代理模型系列。
1650K+ pulls
上次更新:3 个月前
ai/embeddinggemma logo
ai/embeddinggemma
by Docker
认证
Embedding Gemma是Google DeepMind推出的最先进文本嵌入模型,能将文本转换为捕获语义含义的密集向量嵌入,适用于检索增强生成(RAG)、语义搜索和相似性任务。
310K+ pulls
上次更新:4 个月前
qwenllm/qwen3-omni logo
qwenllm/qwen3-omni
by qwenllm
暂无描述
510K+ pulls
上次更新:2 个月前
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mfuntowicz/endpoints-embeddings-qwen3
by mfuntowicz
暂无描述
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上次更新:7 个月前

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