阿里開源 2 款 Qwen3 新模型，具備跨語言等能力

綜合中媒報導，阿里巴巴今日凌晨開源了 2 款 Qwen3 系列新模型，Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker，專為文本表徵、檢索與排序任務設計，基於 Qwen3 基礎模型進行訓練。

官方表示，在多項基準測試中，Qwen3-Embedding系列在文本表徵和排序任務中展現了卓越的性能。

數據顯示，Qwen3-Embedding系列在多個下遊任務評估中達到行業領先水準。其中，8B參數規模的Embedding模型在MTEB多語言Leaderboard榜單中位列第一，性能超越眾多商業API服務。此外，該系列的排序模型在各類文本檢索場景中表現出色，顯著提升了搜索結果的相關性。同時，Qwen3-Embedding系列提供從0.6B到8B參數規模的3種模型配置，以滿足不同場景下的性能與效率需求。

阿里巴巴指出，模型支持以下定製化特性，包括表徵維度自定義，允許用戶根據實際需求調整表徵維度，有效降低應用成本；以及指令適配優化，支持用戶自定義指令模板，以提升特定任務、語言或場景下的性能表現。

此外，Qwen3-Embedding系列支持超過100種語言，涵蓋主流自然語言及多種編程語言。該系列模型具備強大的多語言、跨語言及代碼檢索能力，能夠有效應對多語言場景下的數據處理需求。

（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：阿里巴巴）