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
该模型为阿里云专有模型，具体使用许可请参考阿里云官方协议。
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
所选固定版本的完整仓库文件，包括模型权重、配置、分词器，以及作者提供的说明和其他文件。自动保留目录结构，不需要逐个选择或下载。
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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