Qwen3-VL-Embedding：阿里通义多模态检索模型，专为处理文本、图像、可视化文档和视频等多种模态输入而设计

Qwen3-VL-Embedding是阿里通义推出的多模态信息检索模型，专为文本、图像、可视化文档（图表/代码/UI组件等）、视频等多模态输入场景设计。模型基于高性能 Qwen3-VL 架构构建，可将不同模态数据映射至统一语义空间，生成语义丰富的高维向量；兼具灵活的向量维度选择、量化后仍保持优异性能的特性，在图文检索、视频-文本匹配、视觉问答等任务中达到业界领先水平。

Qwen3-VL-Embedding核心功能：

1、全模态输入兼容：

支持文本、图像、可视化文档、视频及各类模态组合输入，覆盖绝大多数多模态数据处理场景，无需额外做模态转换预处理。

2、统一语义空间映射：

将不同模态数据编码为同一语义空间的高维向量，可直接进行跨模态相似度计算与检索，解决传统模态间语义不通的核心痛点。

3、海量数据高效检索：

采用双塔架构设计，支持大规模数据并行处理，能快速召回候选结果，适配千万级、亿级数据量的检索任务，兼顾效率与精度。

4、灵活适配部署场景：

支持 64-2048 维灵活向量维度选择，结合量化感知训练技术，即使向量量化为低精度（如 int8）仍保持优秀性能，适配不同存储、计算资源的部署需求。

5、任务级精准定制：

支持任务指令定制，开发者可针对图文检索、视觉问答等具体场景优化模型表现，进一步提升检索精度。

Qwen3-VL-Embedding技术原理：

1、多模态嵌入（Multimodal Embedding）：

基于预训练的 Qwen3-VL 基础模型编码多模态输入，通过对比学习方法，利用大规模多模态数据学习跨模态对齐表示，确保语义相似的内容在向量空间中距离更近。

2、双塔架构（Dual-Tower Architecture）：

将查询（Query）与文档（Document）分别编码为独立向量，通过余弦相似度计算相关性，实现海量数据的高效并行检索，大幅提升检索速度。

3、Matryoshka 表示学习（MRL）：

训练过程中同步优化多维度嵌入，支持用户按需调整向量维度（64-2048 维），无需重新训练即可适配不同存储/计算场景。

4、量化感知训练（QAT）：

训练阶段引入量化感知机制，使嵌入向量在低精度表示（int8/二进制）下仍保持高性能，显著降低存储与计算成本，提升部署效率。

5、多阶段训练体系：

– 对比预训练：基于大规模多模态数据学习跨模态对齐；

– 多任务对比学习：结合多任务数据优化语义表示能力；

– 知识蒸馏：从重排序模型蒸馏相关性判断能力，提升检索精度。

Qwen3-VL-Embedding资源获取地址：

1、GitHub 仓库：

https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL-Embedding

2、HuggingFace 模型库：

https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl-embedding

3、技术论文：

https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL-Embedding/blob/main/assets/qwen3vlembedding_technical_report.pdf

Qwen3-VL-Embedding核心应用场景：

1、图文检索：

输入文本描述快速检索相关图像/视频，适用于电商商品检索、社交媒体内容推荐，提升内容发现效率；

2、视频内容检索：

通过文本/视频片段检索相关视频，适配视频平台、新闻媒体的内容查找场景；

3、视觉问答（VQA）：

对图像/视频提问可生成精准答案，用于教育平台答疑、智能客服视觉内容解析；

4、多模态内容聚类：

自动分类文本/图像/视频内容，助力企业知识库、内容管理系统的高效组织；

5、跨模态推荐：

基于用户行为推荐相关多模态内容，提升电商、社交媒体的个性化推荐效果。

进入Qwen3-VL-Embedding官网入口