Qwen3-Embedding-8B

Qwen3-Embedding-8B

模型用途

Qwen3-Embedding-8B是阿里云Qwen团队开发的文本嵌入模型，专门用于文本嵌入和排序任务。该模型基于Qwen3系列密集基础模型构建，可应用于文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类、双语文本挖掘等多种场景。

主要能力

该模型在MTEB多语言排行榜上排名第一（截至2025年6月5日，分数70.58）。支持超过100种语言，包括多种编程语言，具备强大的多语言、跨语言和代码检索能力。模型继承了大语言模型的卓越多语言能力、长文本理解和推理能力。嵌入维度最高支持4096维，并支持用户自定义输出维度（范围32至4096）。模型支持MRL（多维缩放）功能，可灵活调整嵌入维度。同时支持指令微调，使用自定义指令可针对特定任务、语言或场景提升性能。

输入输出

输入：文本序列，支持用户自定义指令

输出：嵌入向量，维度最高4096

上下文长度：32K tokens

运行要求

参数规模：8B

层数：36

序列长度：32K

基本用法

建议开发者根据具体场景、任务和语言自定义指令。评估表明，在大多数检索场景中，不使用指令可能导致检索性能下降约1%至5%。在多语言场景下，建议使用英文编写指令，因为模型训练过程中使用的大多数指令原本为英文。

限制

模型性能受指令质量影响，建议针对具体任务场景定制指令以获得最佳效果。

许可证

如需引用该模型，请按相关引用格式标注。