阿里今日凌晨开源了官方表示，在多项基准测试中，Qwen3-Embedding 系列在文本表征和排序任务中展现了卓越的性能。

　　其具备如下特点：

　　此外，模型支持以下定制化特性：

　　表征维度自定义：允许用户根据实际需求调整表征维度，有效降低应用成本；指令适配优化：支持用户自定义指令模板，以提升特定任务、语言或场景下的性能表现。

　　据介绍，Embedding 模型接收单段文本作为输入，取模型最后一层标记对应的隐藏状态向量，作为输入文本的语义表示；Reranker 模型则接收文本对作为输入，利用单塔结构计算并输出两个文本的相关性得分。

　　附开源地址如下：