Qwen3 Embedding ： 阿里通义开源的文本嵌入模型系列

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主要介绍

Qwen3 Embedding 是阿里巴巴通义实验室开源的文本嵌入模型系列，基于 Qwen3 基础模型训练，专为文本表征与检索任务设计。该系列模型支持 119 种语言及编程语言，提供 0.6B、4B、8B 三种参数规模，覆盖轻量级边缘计算到高性能云端场景。Qwen3 Embedding 8B 版本以 70.58 分登顶 MTEB 多语言榜单全球第一，超越众多商业 API 服务，在代码检索、多语言检索等任务中表现卓越。其核心优势在于多语言深度适配、长文本处理能力（32k tokens）及灵活定制化设计，显著降低技术门槛，推动多语言文本处理技术普惠化。

功能特点

1. 多语言支持：支持 119 种自然语言及编程语言，涵盖主流语言及 Python、Java 等编程语言。
2. 长文本处理：突破性实现 32k tokens 长文本处理能力，集成双块注意力机制，确保长文本语义连贯性。
3. 高精度语义表征：通过双编码器架构独立处理查询文本与文档内容，生成高精度语义向量。
4. 灵活定制化：支持表征维度自定义及指令适配优化，允许用户根据实际需求调整表征维度，提升特定任务性能。
5. 高效部署：以 Apache 2.0 协议开源，支持 Hugging Face、ModelScope 及阿里云 API 一键部署。

优缺点

优点：

• 多语言性能卓越：在多语言检索任务中表现优异，跨语言检索误差率降低 30%。
• 长文本处理能力强：32k tokens 上下文窗口专为法律文书、科研论文等长文档优化。
• 灵活定制化：支持表征维度自定义及指令适配优化，降低应用成本。
• 开源免费：显著降低技术门槛，中小企业可零成本构建文档检索、知识库聚类等系统。

缺点：

• 硬件要求较高：8B 参数模型对硬件资源需求较大，可能限制在资源受限环境下的部署。
• 依赖高质量数据：尽管支持指令适配优化，但性能提升仍需依赖高质量的标注数据。

如何使用

1. 通过 Hugging Face 使用：
   • 访问 Hugging Face Qwen3 Embedding 页面，选择适合的模型版本（0.6B、4B 或 8B）。
   • 使用以下代码加载模型并进行推理：from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model_name = “Qwen/Qwen3-Embedding-8B” # 选择适合的模型版本 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) text = “This is a sample text.” inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, truncation=True, max_length=512) with torch.no_grad(): embeddings = model(**inputs).last_hidden_state[:, 0, :] # 获取 [EOS] 标记的隐藏状态向量
2. 通过阿里云 API 使用：
   • 访问阿里云官方文档，获取 API 密钥和调用方式。
   • 使用 API 调用模型进行文本嵌入生成。

框架技术原理

Qwen3 Embedding 基于 Qwen3 基础模型的密集版本构建，采用三阶段训练框架：

1. 大规模无监督预训练：利用 Qwen3 指令模型合成大规模、高质量、多语言和多任务的文本相关性数据集，进行初始的无监督训练。
2. 监督微调：从合成数据中筛选出高质量的小规模数据，使用基于 InfoNCE 框架的改进对比损失函数进行优化。
3. 模型融合：使用球面线性插值（slerp）技术，将监督微调过程中保存的多个模型检查点合并，提升模型在不同数据分布上的鲁棒性和泛化性能。

创新点

1. 多阶段训练流程：通过大规模弱监督预训练、监督微调及模型融合策略，显著提升模型性能。
2. 双编码器架构：独立处理查询文本与文档内容，生成高精度语义向量。
3. 长文本处理机制：集成双块注意力机制，有效避免长程信息丢失，确保 32k 上下文内语义连贯性。
4. 灵活定制化设计：支持表征维度自定义及指令适配优化，满足不同场景需求。

评估标准

1. MTEB 多语言榜单：Qwen3 Embedding 8B 版本以 70.58 分登顶全球第一，超越众多商业 API 服务。
2. 代码检索任务：在 MTEB-Code 任务中，搜索精准度排名第一。
3. 多语言检索任务：在多模态文本嵌入（MTEB）跨语言场景下，取得 69.02 的高分。
4. 中文检索任务：得分达到 77.45，显著优于传统 BM25 和 ColBERT 等基线模型。
5. 英文检索任务：得分达到 69.76，表现优异。

应用领域

1. 语义搜索：用于构建高效、精准的语义搜索引擎。
2. 问答系统：为问答系统提供高质量的文本嵌入，提升回答准确性。
3. 推荐系统：通过文本嵌入实现更精准的内容推荐。
4. 文档检索：支持法律文书、科研论文等长文档的检索与聚类。
5. 知识库构建：助力企业构建高效、易用的知识库系统。

项目地址

• Hugging Face：Qwen3 Embedding 集合
• GitHub：Qwen3-Embedding 仓库
• ModelScope：Qwen3 Embedding 集合
• 技术报告：Qwen3 Embedding 技术报告