Qwen · tongyi-embedding-vision-flash-2026-03-06
Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。本模型（tongyi-embedding-vision-flash）是轻量化版本，具备极高性价比。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时，基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级，包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。
Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。
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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。
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。
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。
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。
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。
可以写下第一条评价。
你可以提出第一个问题。
Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。本模型（tongyi-embedding-vision-flash）是轻量化版本，具备极高性价比。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时，基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级，包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。
Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。
Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点，适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。本模型（tongyi-embedding-vision-flash）是轻量化版本，具备极高性价比。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时，基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级，包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。
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。
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。
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。
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。
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。
该模型还没有公开的中转服务商线路。
下面是别人对这个模型做过的检测，按时间从新到旧排。
验真报告公开后会展示在这里。
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