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Qwen3-VL-Embedding-8B 是 Qwen3-VL-Embedding 系列中的 旗舰级多模态向量模型，面向对检索质量要求极高的场景。模型在多模态理解能力、语义表达精度和跨模态对齐能力上进一步增强，适合用于效果优先的检索与 RAG 系统。

核心定位

用于高精度多模态向量召回
面向复杂查询、跨语言、跨模态、高噪声数据场景
作为多模态检索系统的“效果上限模型”

模型规格（官方公开信息整理）

项目说明

模型类型Multimodal Embedding（多模态向量模型）

参数规模8B

网络层数36 层

最大上下文长度32K tokens

向量维度4096（支持 MRL 动态裁剪）

输入模态文本 / 图片 / 截图 / 视频 / 混合模态

指令支持Instruction-aware（支持自定义任务指令）

多语言能力支持 30+ 种语言

量化支持支持低精度量化

许可证Apache 2.0（可商用）

模型特点

更强的跨模态语义对齐能力在图文、视频-文本、视觉文档检索等任务上具备更高的区分度。
更高的向量表达上限更大的模型容量使其在复杂语义、细粒度差异判断上更稳定。
MRL + 量化友好设计即使在降维或量化后，仍能保持较强检索性能，适合在效果与成本之间灵活调整。
Instruction-aware 任务对齐支持通过指令定制向量化目标，使模型适配不同业务任务而无需重新训练。

适用场景

效果优先的多模态 RAG 系统
视觉文档（PDF / 扫描件 / PPT）检索
视频内容理解与检索
跨语言、跨模态搜索
高价值业务场景（法务、运维、专业知识库等）

Qwen3-VL-Embedding-8B Benchmark Details

Benchmark Results

Benchmark Results

图像向量嵌入