Для Qwen3 Embedding 8B используйте Embeddings API.

О модели

Qwen3 Embedding 8B — модель Alibaba Qwen для текстовых эмбеддингов: семантического поиска, поиска по коду, классификации и кластеризации на более чем 100 языках.

Старшая в серии Qwen3 Embedding: у 0,6B вектор из 1024 чисел, у 4B — из 2560, у 8B — до 4096; по данным Alibaba, средний счёт MTEB multilingual растёт с 64,33 до 69,45 и 70,58.

Учитывает инструкции: по оценке Alibaba, описание задачи при запросе даёт прирост от 1 до 5 % по сравнению с запросом без него. Размерность вектора выбирается от 32 до 4096.

По данным Alibaba, на 5 июня 2025 года занимала первое место в таблице MTEB multilingual со счётом 70,58.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены

Стоимость за 1 млн токенов

Входные токены

1₽

Характеристики

Параметр

Значение

Вход

Текст, в том числе программный код

Выход

Эмбеддинг (вектор)

Размерность вектора

До 4096, настраивается от 32 до 4096

Максимальный вход

32 тыс. токенов

Языки

Более 100, включая языки программирования

Параметры модели

8 млрд

Лицензия

Apache 2.0

Дата выхода

5 июня 2025

Сравнение с соседними моделями

Модель

Размер

Размерность вектора

Максимальный вход

MTEB multilingual

Qwen3 Embedding 0.6B

0,6 млрд параметров

До 1024

32 тыс. токенов

64,33 балла

Qwen3 Embedding 4B

4 млрд параметров

До 2560

32 тыс. токенов

69,45 балла

Qwen3 Embedding 8B (эта модель)

8 млрд параметров

До 4096

32 тыс. токенов

70,58 балла

Бенчмарки

Бенчмарк

Результат

Условия

MTEB multilingual

70,58 балла

Таблица лидеров MTEB multilingual на 5 июня 2025 года; параметры по отдельным задачам не раскрыты

MTEB (английский, версия 2)

75,22 балла

Среднее по задачам

C-MTEB (китайский)

73,84 балла

Среднее по задачам

API

Эндпоинт

http 
POST https://api.akashilab.ru/v1/embeddings
Эмбеддинг текста 
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.embeddings.create(    model="qwen3-embedding-8b",    dimensions=1024,    input="Как вернуть товар?",)vector = response.data[0].embeddingprint(len(vector), vector[:5])

Параметры

Параметр

Тип

По умолчанию

Описание

model

string

обязательный

ID модели: qwen3-embedding-8b.

input

string или array

обязательный

Текст или массив текстов; максимум 32 тыс. токенов на один текст.

dimensions

integer

—

Размерность вектора, от 32 до 4096.

encoding_format

string

float

Формат вектора в ответе. Значения: float, base64.

Важно знать

  • К запросу добавляйте инструкцию в формате «Instruct: описание задачи» и «Query:» с текстом запроса; документы кодируются без инструкции. Alibaba советует писать инструкцию на английском даже для запросов на других языках.

  • Поле dimensions принимает значения от 32 до 4096; без него возвращается вектор полной размерности — 4096.