Поиск и RAG
Qwen3 Embedding / Reranker
Эмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.
- Разработчик
- Alibaba (Qwen), Китай
- Первый выпуск
- июн 2025
- Последний выпуск
- янв 2026
- Размеры
- 0.6B – 8B
- Лицензия
- Можно в коммерциюApache 2.0
Какие задачи решает
- Поиск по базе знаний для RAG
- Переранжирование найденного перед ответом
- Поиск по сканам, слайдам и скриншотам
Где применяется
Поддержка клиентовЮристы и документооборотОнлайн-торговля
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходитКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- Qwen3-VL-Embedding и VL-Reranker
- Qwen3-Embedding и Reranker
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
Поиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерцию
Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
ПодробнееПоиск и RAGGTEAlibaba · КитайМожно в коммерциюЭмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.
ПодробнееПоиск и RAGFRIDA / Giga-EmbeddingsСбер (SberDevices) · РоссияМожно в коммерциюЭмбеддинги Сбера, заточенные под русский язык: одни из лучших на русскоязычных тестах поиска. FRIDA компактная, Giga-Embeddings мощнее.
Подробнее