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2026年 1 月 8 日，阿里通義大模型正式發(fā)布并開(kāi)源 Qwen3-VL-Embedding 與 Qwen3-VL-Reranker 模型系列。這兩款基于 Qwen3-VL 構(gòu)建的新模型，專(zhuān)為多模態(tài)信息檢索與跨模態(tài)理解設(shè)計(jì)，為圖文、視頻等混合內(nèi)容的處理提供了統(tǒng)一高效的解決方案，標(biāo)志著多模態(tài)檢索技術(shù)在開(kāi)源領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重要突破。

此次發(fā)布的雙模型系列具備強(qiáng)大的多模態(tài)通用性，可在統(tǒng)一框架內(nèi)處理文本、圖像、可視化文檔（含圖表、代碼、UI 組件等）及視頻等多種輸入類(lèi)型。在圖文檢索、視頻 - 文本匹配、視覺(jué)問(wèn)答、多模態(tài)內(nèi)容聚類(lèi)等核心任務(wù)中，模型性能達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平，展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用適配能力。

技術(shù)架構(gòu)上，兩款模型各司其職又協(xié)同增效。Qwen3-VL-Embedding 采用雙塔架構(gòu)，能將視覺(jué)與文本信息映射到同一語(yǔ)義空間，生成語(yǔ)義豐富的向量表示，實(shí)現(xiàn)高效跨模態(tài)相似度計(jì)算與快速召回。Qwen3-VL-Reranker 則以單塔交叉注意力架構(gòu)為核心，接收任意模態(tài)組合的查詢與文檔對(duì)，輸出精確相關(guān)性分?jǐn)?shù)，完成精細(xì)化重排序。這種 "Embedding 召回 + Reranker 重排" 的兩階段檢索流程，大幅提升了檢索結(jié)果的精準(zhǔn)度。

在權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中，該系列模型表現(xiàn)亮眼。Qwen3-VL-Embedding-8B 在 MMEB-v2 評(píng)測(cè)中超越所有此前的開(kāi)源模型和閉源商業(yè)服務(wù)；Reranker 模型各版本性能均優(yōu)于基礎(chǔ) Embedding 模型及基線 Reranker，8B 版本在多數(shù)任務(wù)中表現(xiàn)最佳。同時(shí)，模型繼承了 Qwen3-VL 的多語(yǔ)言能力，支持超過(guò) 30 種語(yǔ)言，且提供靈活的向量維度選擇與任務(wù)指令定制，量化后仍保持優(yōu)秀性能，便于開(kāi)發(fā)者快速集成。

當(dāng)前，多模態(tài) AI 市場(chǎng)正高速增長(zhǎng)，據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2030 年中國(guó)多模態(tài)大模型市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將突破 969 億元。Qwen3-VL 雙模型的開(kāi)源，不僅為開(kāi)發(fā)者提供了高性能的技術(shù)工具，更將推動(dòng)多模態(tài)檢索在電商導(dǎo)購(gòu)、智能教育、工業(yè)質(zhì)檢、內(nèi)容審核等場(chǎng)景的規(guī)?；瘧?yīng)用。

開(kāi)發(fā)者可通過(guò) GitHub 倉(cāng)庫(kù)（https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL-Embedding）或魔搭 ModelScope 平臺(tái)獲取模型，快速部署至現(xiàn)有系統(tǒng)。這一系列模型的開(kāi)源，將進(jìn)一步降低多模態(tài)技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻，加速跨模態(tài)理解與檢索技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地。