模型介绍
中文整理转换说明
从 modelscope 网站 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B 模型转换而来。
提交编号：729a03da5b9dcd17805d30b64c87f75d31ce40f8。
分别使用 transformers 和 onnxruntime 进行 cpu 推理（池化方式：last token），精度评测如下：
下载模型
SDK 下载
Git 下载
本地应用
默认为 cpu 推理， gpu 加速推理需要安装 onnxruntime gpu 。
环境
推荐使用虚拟环境进行包管理，基础环境要求： python >= 3.11。
程序
示例接口服务基本支持个人仓库下的所有文本向量模型，可以用于 bce 或 bge 系列模型推理。
json
{
"padding side": "left",
"pooling type": "last token",
"max length": 1024
}
ai-models
qwen3-embedding-0.6b
onnx config.json（可选）
tokenizer.json
model.onnx
model.onnx data（可选）
常见问题
- 接口应用只是一个简单的示例服务，需要自行测试。
- 如有相关疑问，请在讨论区提出。
- 默认 API KEY 会在应用启动时输出至日志文件或控制台。
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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