Text Embedding V3
Qwen · text-embedding-v3
通用文本向量模型可将文本数据转换为数值向量，用于语义搜索、推荐、聚类、分类等下游任务。
模型介绍
通用文本向量模型可将文本数据转换为数值向量，用于语义搜索、推荐、聚类、分类等下游任务。
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）
TEXT EMBEDDING V3TEXT EMBEDDING V3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）TEXT-EMBEDDING-V3TEXT-EMBEDDING-V3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）TEXTEMBEDDINGV3TEXTEMBEDDINGV3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）TEXT_EMBEDDING_V3TEXT_EMBEDDING_V3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）Text Embedding V3Text-Embedding-V3TextEmbeddingV3Text_Embedding_V3text embedding v3text embedding v3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）text-embedding-v3text-embedding-v3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）text_embedding_v3text_embedding_v3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）textembeddingv3textembeddingv3（alibaba-model-studio-cn · cn_mainland）
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
| 计价项 | 适用范围 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 中国大陆 | 0.5 CNY/ 1,000,000 token |
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 14 providers
Sort
ProviderReference scoreInput/M TokensOutput/M TokensCache read/M TokensCache write/M TokensVs official pricePass rate / Updated
33.3
¥0.2000-¥0.4000
¥0.2000-¥0.4000
--
--
40%No official cache reference
No reportsUpdated 09/12 02:23
18.0
$0.000010-$1.000
$0.000010-$1.000
--
--
1%No official cache reference
No reportsUpdated 09/15 21:25
17.7
$0.0300-$0.8000
$0.0300-$0.8000
--
--
40%No official cache reference
No reportsUpdated 09/13 18:12
16.8
¥0.0300-¥0.7500
¥0.0300-¥0.7500
--
--
6%No official cache reference
No reportsUpdated 09/11 18:57
12.9
$0.0075-$0.4200
$0.0075-$0.4200
--
--
10%No official cache reference
No reportsUpdated 09/14 06:40
10.9
$1.100-$2.250
$1.100-$2.250
--
--
over official1380%No official cache reference
No reportsUpdated 09/13 07:00
9.9
$0.5000
$0.5000
--
--
--
No reportsUpdated 09/11 22:40
9.5
$0.9000
$0.9000
--
--
--
No reportsUpdated 09/11 16:12
8.4
$0.1000
$0.1000
--
--
--
No reportsUpdated 09/11 22:40
8.4
$4.900
$4.900
--
--
--
No reportsUpdated 09/12 15:30
14 providers · 10 per page · Page 1 of 2
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
Text Embedding V3Overall score--☆☆☆☆☆Total 0 reviews
Rating distribution
★★★★★0 people
★★★★☆0 people
★★★☆☆0 people
★★☆☆☆0 people
★☆☆☆☆0 people
No public reviews
Public reviews will appear here. Sign in to share real usage experience.
Questions & answers
No public questions
Be the first to ask a question.