Qwen3 Embedding 8B

更新 10/02 12:43

Qwen · Qwen3-Embedding-8B

Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，我们采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

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Qwen3 Embedding 8B

Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，我们采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

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模型介绍

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Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，我们采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

模型基础信息

厂商: 通义千问
模型类型: 向量与排序
一次能读多少: 41K Token一次对话能塞进去的最大内容量，长文档、长代码要看这项
一次能写多少: 4,096 Token单次回答的长度上限
能接收什么: 文本可以发给它的内容类型
能产出什么: 文本它能生成的内容类型
怎么计费: 按 Token 计费官方按什么单位收钱
现在还能用吗: 可以用 · 状态来源
这些资料是哪个地区的资料适用地区: 全球按厂商全球公布的资料显示；国内没单独公布时，也用这一份。

它会做什么会做文本向量会写字

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它还叫这些名字（3 条）

Qwen3-Embedding-8BQwen/QWEN3-EMBEDDING-8B通义千问-3-Embedding-8B

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。

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