实力就是这么硬!阿里开源千问3向量模型:性能狂增40%干翻谷歌、OpenAI
时间:2025-06-06 | 作者: | 阅读:06月6日消息,阿里正式开源了通义千问3全新的向量模型系列Qwen3-Embedding(简称千问3向量模型)。
该模型以千问3为底座,专门为文本表征、检索和排序等核心任务进行优化训练,相较于上一个版本,在文本检索、聚类、分类等核心任务上提升最高40%以上的性能。
在MTEB等专项榜单中,Qwen3-Embedding-8B超越谷歌的Gemini Embedding 、Open AI的 text-embedding-3-large及微软的multilingual-e5-large-instruct等顶尖模型,拿下同类模型的最佳性能SOTA。
向量模型可以看做是AI的“翻译器”,它可以将文本、图片等非结构化信息,映射(embedding)到机器更易理解的向量空间,再基于这些向量实现高效的信息分类、检索或排序。
基于千问3模型,通义团队通过对比训练、SFT、模型融合等方法,打造出全新的千问3向量模型,包含文本嵌入模型Qwen3-Embedding 以及文本排序模型Qwen3-Reranker。
同时,得益于千问3的多语言能力,千问3向量模型系列率先支持超100种语言,并涵盖多种编程语言,可实现强大的多语言、跨语言及代码检索能力。
此次共有9款千问3向量模型开源,涵盖0.6B、4B 、8B等不同尺寸及GGUF版本,开发者可从中找到最符合需求的模型,自由组合模块,还可自定义向量或指令,实现特定任务、语言和场景的深度优化。
目前,千问3 Embedding和Reranker模型均已在魔搭社区、 Hugging Face和GitHub等平台上开源,开发者也可直接通过阿里云百炼使用API服务。
据了解,千问3大模型自4月29日开源以来,已揽获Artificial Analysis、LiveBench、LiveCodeBench、SuperClue多个榜单的全球开源冠军。
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