固定版本资料核对 · 2026-10-19
用途、接入与验证要点
Qwen3-Embedding-0.6B 是指令感知的文本向量模型，可用于语义检索和文本匹配。查询侧提示与维度设置应按模型卡配置。
- 适配工具
- Sentence Transformers；查询编码使用作者提供的 query 提示或自己的任务指令。
- 仓库文件格式
- .safetensors
- 配置中的架构
- Qwen3ForCausalLM
- 本版本许可
- Apache-2.0
按本固定版本模型卡与许可文件核对使用、修改和分发条件。
用自己的材料做一次核对
下面是编写的任务输入与输出类型说明，并非本站推理实测结果。
练习输入
查询：查找商品退换所需材料。资料：订单凭证和商品照片；另一段是门店营业时间。
输出与核对
分别编码查询与资料，计算相似度后取回候选段落；统一编码方式和向量维度再建索引。
使用限制与环境确认
- 不是聊天模型，不能把向量直接当成自然语言答案。
- 改变提示、截断长度或维度后应重做检索评估，不能与旧索引直接混用。
- 按自己的设备、精度、输入长度和框架验证资源占用；这里没有本站实测的显存、速度或并发保证。
查看本版本资料文件核对记录
来源：Hugging Face · 固定提交：97b0c614be4d77ee51c0cef4e5f07c00f9eb65b3
原作者仓库 · 核对的说明文件 · config.json
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此记录验证资料文件读取，不代表完整权重下载或模型推理测试。不同来源的提交号不能混用。
模型介绍
中文整理Qwen3-Embedding-0.6B 模型卡片
模型用途
Qwen3-Embedding-0.6B 是阿里云推出的文本嵌入模型，属于 Qwen3 嵌入模型系列。该模型主要用于文本嵌入和排序任务，适用于文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类、双语文本挖掘等应用场景。
主要能力
该模型支持超过100种语言，包括多种编程语言，具备强大的多语言和跨语言检索能力。模型支持自定义指令，可根据不同任务、语言或场景调整输入指令以提升性能。模型支持多维输出（MRL），允许用户自定义嵌入向量维度，范围为32至1024。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%的检索性能。
输入输出
模型接受文本输入，输出为嵌入向量。输入文本的上下文长度最高支持32K tokens。
运行要求
模型参数规模为0.6B，共28层。嵌入维度最高1024。推理时建议使用GPU以获得更佳性能，具体硬件要求可参考官方文档。
基本用法
该模型可通过 Transformers 库或 Sentence Transformers 库加载使用，也可配合 vLLM 和 Text Embeddings Inference（TEI）工具进行部署推理。开发者可根据具体应用场景和性能需求选择合适的部署方式。
限制
使用 Transformers 4.51.0 之前版本时可能会遇到兼容性问题。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主要是英文指令。
许可证
当前模型资料标注的许可证为 Apache-2.0。具体许可条款及适用范围，请以所下载固定版本的原作者许可文件和说明为准。下载权限与使用许可是两回事。
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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