Multimodal Embedding V1
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通义实验室基于预训练多模态大模型构建的多模态向量模型。该模型根据用户的输入生成高维连续向量，这些输入可以是文本、图片或视频。多模态向量在可应用于图片搜索、文搜图、视频搜索、图片分类和视频内容审核等下游任务中。
模型介绍
通义实验室基于预训练多模态大模型构建的多模态向量模型。该模型根据用户的输入生成高维连续向量，这些输入可以是文本、图片或视频。多模态向量在可应用于图片搜索、文搜图、视频搜索、图片分类和视频内容审核等下游任务中。
查看介绍来源模型基础信息
- 厂商
- 通义千问
- 怎么计费
- 按 Token 计费官方按什么单位收钱
- 现在还能用吗
- 官方未说明厂商没有公开说明当前状态，我们不替它猜。
- 这些资料是哪个地区的
- 中国大陆厂商专门为中国大陆公布的资料。
它还叫这些名字（20 条）
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不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
官方价格
它有多强
成绩来自 Epoch AI, AI Benchmarking Hub (2026)0 / 20 项20 项评测里，这个模型测过 0 项
- 模型自己的成绩
- 0 项
- 配上工具的成绩
- 0 项
- 换不同设置跑出的成绩
- 0 次
这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。
还有 20 项评测没测过这个模型
Aider PolyglotCyBenchDeepResearchBenchGDPvalMETR Time HorizonsOSWorldOSWorld 2SWE-bench VerifiedTerminal-BenchARC-AGI-2Epoch Capabilities IndexFrontierMathGPQA DiamondHumanity's Last ExamLiveBenchMATH Level 5MirrorCodeSimpleBenchSimpleQA VerifiedVideo-MME
可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。
这个模型还没有可比的综合成绩，下面是它的单项成绩。
模型自己的成绩
同一道题直接问模型，不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分，方便对照。
这个模型还没有可公开的单项成绩。
配上 Agent 能做到什么
这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的，换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位，也不能拿来排模型强弱。
这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
Provider comparison
Filters
Overall reference score
Pass rate
Vs official price
Total 4 providers
Sort
ProviderReference scoreInput/M TokensOutput/M TokensCache read/M TokensCache write/M TokensVs official pricePass rate / Updated
16.8
¥0
¥0
--
--
--
No reportsUpdated 09/11 18:57
12.9
$0
$0
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No reportsUpdated 09/14 06:40
8.4
$0
$0
--
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No reportsUpdated 09/11 22:40
7.6
$0.0700-$0.9800
$0.0700-$0.9800
--
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67%No official cache reference
No reportsUpdated 09/12 06:09
Latest verification reports
下面是别人对这个模型做过的检测，按时间从新到旧排。
No public reports
Verification reports show up here once they are public.
User reviews
Multimodal Embedding V1Overall score--☆☆☆☆☆Total 0 reviews
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