阿里开源Qwen3-Embedding，文本表征与排序性能领跑行业

在快速发展的人工智能领域中，文本处理与检索能力的提升成为了研究者和开发者面临的重要挑战。为响应市场需求并推动技术进步，阿里巴巴于6月6日正式开源了Qwen3-Embedding和Reranker模型，旨在为文本表征、检索和排序任务提供强大的技术支持。

Qwen3-Embedding系列模型基于Qwen3基础模型训练，专为了解决文本表征和排序问题而设计。在众多基准测试中，该模型展现出了卓越的性能，赢得了行业内的广泛认可。官方数据显示，Qwen3-Embedding系列的8B参数规模模型在多语言文本表征评测的MTEB（Multilingual Text Embedding Benchmark）Leader Board中高居首位，截至2023年6月6日，其得分达到70.58，远超其他商业API服务。

强大的模型特点

Qwen3-Embedding系列独特的性能不仅体现在其令人瞩目的测试结果上，更在于其多样化的模型配置，以满足各类应用场景的需求。该系列提供了从0.6B到8B的多种参数规模配置，开发者可以根据实际需求灵活选择适合自己的模型。Qwen3-Embedding系列还特别设计了表征和排序模块，开发者可以在满足基本需求的基础上进行功能的进一步扩展。

更值得一提的是，Qwen3-Embedding模型具有广泛的定制化能力，以帮助用户提高应用的效率和性能。例如，表征维度自定义功能允许用户根据实际的需求来调整文本表征的维度，进而有效降低应用成本。针对特定任务的指令适配优化，用户可以自定义指令模板，进一步提升模型在特定语言或场景下的表现。这种灵活的设计使得模型可以很好的适应不同的应用需求，无论是学术研究还是商业应用。

跨语言与编程语言的支持

在全球化的背景下，处理多语言文本的需求日益增长，而Qwen3-Embedding系列模型则很好地满足了这一需求。该系列支持超过100种语言，包括主流的自然语言及多种编程语言，使得其在各类跨语言的应用中都具有强大的处理能力。这意味着，无论是开发国际化产品还是进行多语言数据分析，开发者都能够利用Qwen3-Embedding系列模型高效应对。

模型结构与功能

Qwen3-Embedding模型接收单段文本作为输入，利用模型一层“EOS”标记对应的隐藏状态向量生成文本的语义表示。而Reranker模型则是接收文本对（例如，用户的查询和候选文档），通过单塔结构计算并输出两个文本的相关性得分。这样的设计使得两个模型可以协同工作，提升文本检索的效果，确保用户能够获得更加相关的搜索结果。

开源与可获取性

阿里巴巴此次的开源举措不仅反映了其在人工智能技术上的实力，更是拥抱开放生态的重要一步。开发者可以通过多个获取Qwen3-Embedding与Reranker模型，包括ModelScope、Hugging Face以及GitHub等，这为广大开发者提供了便捷的访问和使用渠道。同时，阿里也提供了技术报告，帮助用户深入理解模型的工作原理和实现细节。

ModelScope地址：

[Qwen3-Embedding](https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Embedding-3edc3762d50f48)

[Reranker](https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Reranker-6316e71b146c4f)

Hugging Face地址：

[Qwen3-Embedding](https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-embedding-6841b2055b99c44d9a4c371f)

[Reranker](https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-reranker-6841b22d0192d7ade9cdefea)

GitHub地址：

[Qwen3-Embedding GitHub](https://github/QwenLM/Qwen3-Embedding)

[技术报告](https://github/QwenLM/Qwen3-Embedding/blob/main/qwen3_embedding_technical_report.pdf)

阿里开源的Qwen3-Embedding与Reranker模型在文本表征与排序任务中展现了卓越的性能，通过灵活的模型配置和强大的定制化能力，使得开发者能够在各种应用场景中充分发挥其优势。随着越来越多的人关注AI在文本处理中的应用，Qwen3-Embedding系列将成为推动行业发展的重要力量。