阿里开源千问3向量模型，性能提升40%

　　新浪科技讯 6月6日上午消息，阿里今天开源通义千问3全新的向量模型系列 Qwen3-Embedding（简称千问3向量模型）。该模型以千问3为底座，专门为文本表征、检索和排序等核心任务进行优化训练，性能较上一版本可提升40% ，在MTEB等权威专项榜单中超越了谷歌、OpenAI、微软等公司的顶尖模型，揽获同类模型的SOTA最佳性能表现。

　　向量模型像是AI的“翻译器”，它可以将文本、图片等人类可认知的非结构化信息，映射（embedding）到机器更易理解的向量空间，再基于这些向量实现高效的信息分类、检索或排序。

　　为方便开发者，此次有9款千问 3向量模型开源，涵盖0.6B、4B、8B等不同尺寸及GGUF 版本。开发者可从中找到最符合需求的模型，自由组合模块，还可自定义向量或指令，实现特定任务、语言和场景的深度优化。

　　目前，千问3 Embedding 和 Reranker 模型均已在魔搭社区、 Hugging Face 和 GitHub等平台上开源，开发者也可直接通过阿里云百炼使用API服务。