Qwen3 Embedding

该项目是 Qwen3 Embedding 模型系列，专为文本嵌入和排序任务而设计，基于 Qwen3 系列的密集基础模型构建。它提供了一系列不同规模（0.6B、4B 和 8B）的文本嵌入和重排序模型，继承了其基础模型的多语言能力、长文本理解和推理能力。该系列在包括文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类和双文本挖掘在内的多项文本嵌入和排序任务中取得了重大进展。

具体来说，该项目具有以下几个主要功能和特点：

1. 多功能性：嵌入模型在各种下游应用评估中都实现了最先进的性能。8B 大小的嵌入模型在 MTEB 多语言排行榜中排名第一（截至 2025 年 6 月 5 日，得分为 70.58），而重排序模型在各种文本检索场景中表现出色。
2. 全面灵活性：Qwen3 Embedding 系列为嵌入和重排序模型提供了全方位的尺寸（从 0.6B 到 8B），以满足优先考虑效率和有效性的不同用例。开发人员可以无缝地组合这两个模块。此外，嵌入模型允许跨所有维度灵活定义向量，并且嵌入和重排序模型都支持用户定义的指令，以增强特定任务、语言或场景的性能。
3. 多语言能力：Qwen3 Embedding 系列支持 100 多种语言，这得益于 Qwen3 模型的多语言能力。这包括各种编程语言，并提供强大的多语言、跨语言和代码检索能力。

此外，项目还提供了详细的使用示例和评估结果，以及引用信息。总体而言，Qwen3 Embedding 是一个功能强大且灵活的文本嵌入和重排序工具，适用于各种自然语言处理任务。