Qwen3-Embedding

Qwen3-Embedding 是阿里巴巴通义千问团队于 2025 年 6 月 5 日发布的最新一代文本嵌入模型系列。这个开源模型家族在多语言文本嵌入和重排序能力上实现了重大突破，其 8B 参数版本在 MTEB 多语言排行榜上位居第一。

核心功能

Qwen3-Embedding 引入了多项突破性能力，为文本嵌入树立了新标准：

• 顶尖性能：8B 模型在 MTEB 多语言排行榜上以 70.58 分位居第一（截至 2025 年 6 月 5 日），超越所有先前的开源嵌入模型。

• 全面的模型规格：提供三种模型变体（0.6B、4B 和 8B 参数），在不同使用场景下平衡性能和计算效率。

• 海量多语言支持：支持超过 100 种语言，包括各种编程语言，非常适合全球化应用和代码相关任务。

• 双重功能：在统一的模型家族中同时提供嵌入和重排序能力，简化检索流程。

• 完全开源：在 Apache 2.0 许可下发布，允许免费商业使用和修改。

• 基础模型架构：基于先进的 Qwen3 基础模型家族构建，利用前沿的语言理解能力。

适用场景

谁应该使用这个模型？

• RAG 开发者：非常适合构建需要跨多语言高质量语义搜索的检索增强生成系统。

• 搜索工程师：适合大规模实现语义搜索、文档检索和信息提取系统。

• 多语言应用：为服务全球用户的多语言内容应用提供支持。

• 代码搜索平台：凭借编程语言支持，非常适合跨代码库搜索。

• 企业 AI 团队：需要强大的开源嵌入模型进行商业部署且无许可限制的组织。

解决的问题

1. 多语言嵌入差距：以前的嵌入模型在非英语语言上表现不佳。Qwen3-Embedding 在 100+ 种语言上提供业界领先的性能。

2. 性能与效率权衡：三种模型规格让开发者可以选择质量和计算成本之间的最佳平衡。

3. 许可限制：与许多商业嵌入模型不同，Qwen3-Embedding 的 Apache 2.0 许可消除了商业部署的障碍。

4. 复杂的检索流程：在一个模型家族中结合嵌入和重排序，简化架构并减少延迟。

模型变体

性能亮点

Qwen3-Embedding 在行业基准测试中展示了卓越性能：

• MTEB 多语言排行榜：以 70.58 分位居第一（8B 模型）
• 语义搜索：在文档检索任务中准确度领先
• 代码理解：在编程语言嵌入上表现强劲
• 跨语言迁移：跨语言对的零样本性能出色
• 重排序：业界领先的重排序能力，用于优化搜索结果

可用性与访问

Qwen3-Embedding 可通过多个平台获取：

• Hugging Face：完整的模型家族，易于集成
• ModelScope：替代模型托管平台
• Ollama：通过量化版本简化本地部署
• GitHub：官方仓库，包含文档和示例

所有模型在 Apache 2.0 许可下可立即用于研究和商业用途。

技术架构

Qwen3-Embedding 基于 Qwen3 基础模型架构，针对嵌入任务进行了专门训练：

• 编码器设计：优化生成高质量文本表示
• 对比学习：使用先进的对比学习技术训练
• 长上下文支持：有效处理冗长文档
• Matryoshka 嵌入：支持维度截断而不显著降低性能

集成示例

Qwen3-Embedding 与流行框架无缝集成：

• LangChain：原生支持 RAG 应用
• LlamaIndex：直接集成知识库
• Sentence Transformers：与流行的嵌入框架兼容
• 向量数据库：支持 Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant 等

快速开始

入门指南

1. 安装依赖：

   pip install sentence-transformers
   

2. 加载模型：

   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   model = SentenceTransformer('Qwen/Qwen3-Embedding-8B')
   

3. 生成嵌入：

   sentences = ["Hello world", "你好世界"]
   embeddings = model.encode(sentences)
   

最佳实践

选择合适的模型规格

• 0.6B：用于移动应用、边缘设备或延迟关键场景
• 4B：平衡质量和成本的大多数生产应用的最佳选择
• 8B：需要最高准确度时选择，不考虑计算成本

优化技巧

1. 批处理：同时处理多个文本以获得更好的吞吐量
2. 量化：使用量化版本（GGUF 格式）减少内存占用
3. 缓存：缓存常用嵌入以减少计算
4. 维度缩减：如需要可将嵌入截断到更低维度

与竞品对比

vs. OpenAI text-embedding-3-large：

• 开源且可免费商业使用
• 更好的多语言支持（100+ vs ~100 种语言）
• 在许多任务上性能相当或更好
• 可自托管以保护数据隐私

vs. Cohere Embed v3：

• Apache 2.0 完全开源
• 无 API 成本或速率限制
• 多语言任务上性能更好
• 更多模型规格选项

vs. 先前的 Qwen 嵌入（GTE-Qwen）：

• 性能显著提升
• 基于 Qwen3 的更好架构
• 增强的多语言能力
• 改进的长上下文处理

开发者资源

构建 Qwen3-Embedding 应用的全面资源：

• 官方博客：Qwen3 Embedding 发布公告
• GitHub 仓库：QwenLM/Qwen3-Embedding
• 技术论文：arXiv:2506.05176
• Hugging Face：模型卡片和文档
• 社区：GitHub 和 Hugging Face 上的活跃讨论

研究与开发

Qwen3-Embedding 系列由严谨的研究支持：

• 技术论文："Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models"
• 同行评审：在 arXiv 上发布并持续更新
• 基准测试：跨多个数据集的综合评估
• 开放科学：透明的方法论和可复现的结果

许可和使用

• 许可：Apache 2.0
• 商业使用：完全允许，无限制
• 修改：允许并鼓励
• 署名：按照 Apache 2.0 条款要求

未来发展

通义千问团队已表明正在进行的开发计划：

• 持续的模型改进和更新
• 针对特定用例的额外模型变体
• 增强的多模态能力
• 边缘部署的进一步优化

总结

Qwen3-Embedding 代表了开源文本嵌入的重大里程碑，将业界领先的性能与完全的商业自由相结合。无论你是在构建全球搜索引擎、为 AI 助手实现 RAG，还是创建多语言知识库，Qwen3-Embedding 都能提供生产部署所需的性能和灵活性。其 Apache 2.0 许可、全面的语言支持和顶级性能使其成为现代 AI 应用的必备工具。

信息来源：

• Qwen3 Embedding 官方博客
• GitHub 仓库
• Hugging Face 模型页面
• 技术论文 (arXiv)