模型介绍
中文整理Qwen3-Embedding-4B 模型卡片
模型用途
Qwen3-Embedding-4B是阿里云Qwen3系列文本嵌入模型，专门用于文本嵌入和排序任务。该模型可应用于文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类以及双语挖掘等多种场景。
主要能力
该模型具备以下核心能力：支持超过100种语言，包括多种编程语言；提供强大的多语言、跨语言和代码检索能力；支持自定义指令（Instruction Aware），可根据不同任务、语言或场景调整输入指令；支持多维输出（MRL），允许用户自定义嵌入向量维度。评估数据显示，该模型在MTEB多语言基准测试中得分为69.45，在MTEB英文基准测试中得分为74.60，在C-MTEB中文基准测试中得分为72.27。
输入输出
输入：支持最长32K tokens的文本序列，可附加自定义指令。输出：文本嵌入向量，默认维度2560，支持用户自定义32至2560之间的任意维度。
运行要求
模型参数规模为4B，层数为36，序列长度支持32K tokens。建议使用GPU进行推理以获得最佳性能。
基本用法
该模型可通过Transformers、Sentence Transformers、vLLM以及Text Embeddings Inference（TEI）等多种框架和工具加载使用。开发者可根据具体场景和任务需求添加自定义指令，以提升检索性能。评估表明，在大多数检索场景中，使用指令相比不使用指令可提升约1%至5%的性能。在多语言场景下，建议使用英文编写指令。
限制
模型为商业闭源模型，使用需遵守相关许可证协议。
许可证
该模型为阿里云专有模型，使用需遵循阿里云相关服务条款和许可证协议。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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