我们终于上架阿里通义实验室此前开源的 Qwen3-VL-Embedding & Reranker（8B），它依然是开发者可以用到的最好视觉嵌入/重排序模型。

从纯文本检索，到理解与检索图文并茂的复杂世界，该系列模型让 AI 不再孤立理解文字、图像、截图、视频，而是作为一个“多模态检索引擎”，在统一的语义空间中对话、被检索。

现在，你可以用一段描述搜索匹配的图片，凭一张一张截图定位相关的文档段落，甚至以一句电影台词瞬间召回相关视频片段，该系列模型让检索从“关键词匹配”走向“语义关联”的突破，也是通义实验室探索统一多模态表示与检索的关键一步。

不同于去年 6 月开源的纯文本 Qwen3-Embedding & Reranker，这个系列基于 Qwen3-VL 视觉模型构建，专为多模态检索与跨模态理解而生。

Qwen3-VL-Embedding 如同一个通用编码器负责快速“大海捞针”，将不同模态的内容映射到同一语义空间，生成可跨模态比对的高质量向量，实现高效召回；Qwen3-VL-Reranker 则扮演精排裁判负责“慧眼识珠”，对候选结果进行深度交互式重排序，确保返回最精准的答案。两者形成的“召回-精排”两段式流程，让混合检索的精度达到新高度。

该系列模型还继承了 Qwen3-VL 的优秀多语言能力，支持超过 30 种语言，适合全球化部署。它模型提供灵活的向量维度选择，并允许你通过定制指令来适应特定任务场景，可无缝融入现有技术栈和工作流。

在权威的多模态检索基准 MMEB-V2 上，Qwen3-VL-Embedding-8B 模型在文本、图像、视觉文档和视频等各项检索任务中均取得 SOTA 表现。Reranker 模型则在各类重排序任务中持续领先，其中 8B 版本在多数任务中表现最佳。

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