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Qwen3-Embedding-8B est le modèle d’embeddings textuels 8B de Qwen, construit à partir du modèle de base dense Qwen3. Il représente le texte sous forme de vecteurs numériques plutôt que de générer des réponses conversationnelles. Qwen cite recherche textuelle, recherche de code, classification, regroupement et exploration de textes parallèles parmi ses applications. Un système de recherche peut utiliser ces vecteurs pour comparer une question à des passages pertinents; une collection documentaire peut trouver des éléments sémantiquement liés ou organiser des enregistrements en groupes.

Le modèle précis prend en charge une longueur de séquence de 32K jetons et des embeddings comportant jusqu’à 4 096 dimensions. Il accepte aussi des dimensions de sortie définies par l’utilisateur, de 32 à 4 096, grâce à Matryoshka Representation Learning. La longueur du vecteur devient un choix délibéré : un vecteur plus court change la taille de la représentation, tandis que la sortie complète conserve la dimension maximale du modèle. Gardez la dimension choisie cohérente pour les documents et requêtes comparés dans un index. Qwen3-Embedding-4B est une édition distincte avec une dimension maximale différente, pas une source de vecteurs interchangeable pour une collection 8B existante.

Le fabricant décrit la prise en charge de plus de 100 langues, y compris des langages de programmation, ainsi que la recherche multilingue, interlingue et de code. Une collection pratique peut contenir des documents dans plusieurs langues tandis que les requêtes recherchent le sens pertinent, ou des passages sources de code indexés pour une question en langage naturel. Conservez identifiants, titres et termes de domaine importants dans l’entrée. Pour le code, gardez avec l’extrait l’explication entourant la fonction ou le module lorsque ce contexte fait partie de la question. La sortie reste une représentation vectorielle; renvoyer le texte documentaire correspondant est l’étape suivante de l’application de recherche.

Le modèle tient compte des instructions. Qwen recommande une instruction d’une phrase adaptée à la tâche de recherche et, pour le multilingue, recommande de l’écrire en anglais. Son exemple direct formate la requête avec Instruct: suivi de la description de la tâche et Query: suivi de la question. Les documents à rechercher n’ont pas besoin du même préfixe d’instruction dans cet exemple. Une consigne initiale adaptée peut décrire la recherche de passages techniques expliquant l’erreur d’un utilisateur, puis placer la description précise de cette erreur dans la requête. L’instruction décrit la relation sémantique que la recherche devrait favoriser.

Les exemples Qwen encodent séparément requêtes et documents, comparent leurs vecteurs par similarité cosinus et montrent une procédure de bas niveau utilisant l’état caché du dernier jeton et normalisant l’embedding avant une comparaison par produit scalaire. Un processus utile conserve le vecteur de chaque passage avec son identifiant source, compare une requête préparée aux vecteurs stockés et renvoie les passages correspondants par ordre de similarité. Le réglage de troncature de 8 192 jetons de l’exemple est un choix de traitement d’entrée, distinct de la longueur de séquence 32K documentée. Vérifiez ce qui est conservé lors de la préparation des longues entrées.

Les modèles d’embedding et de reclassement sont des composants distincts de la version Qwen. Un modèle d’embedding représente un segment de texte et permet une première recherche par similarité. Un reclasseur distinct évalue la relation entre requête et passages candidats et peut affiner leur ordre. Qwen décrit la combinaison des deux modules, mais Qwen3-Embedding-8B renvoie lui-même des embeddings plutôt que le jugement de pertinence d’un reclasseur ou une réponse écrite. Pour une recherche suivie d’une réponse, conservez le texte source correspondant et transmettez ces éléments à l’étape de réponse. Choisissez et gardez un modèle, une dimension et une instruction de requête cohérents pour la collection recherchée.

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Qwen: Qwen3 Embedding 8B

Alibaba /qwen/qwen3-embedding-8b

Pour commencer

Qwen3-Embedding-8B transforme le texte en vecteurs sémantiques pour la recherche multilingue, la recherche de code, la classification et le regroupement. Il prend en charge une longueur de séquence de 32K jetons et des dimensions d’embedding personnalisées de 32 à 4 096.

Entrées acceptées
Texte · token_ids
Résultats
embedding
À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Qwen3-Embedding-8B est le modèle d’embeddings textuels 8B de Qwen, construit à partir du modèle de base dense Qwen3. Il représente le texte sous forme de vecteurs numériques plutôt que de générer des réponses conversationnelles. Qwen cite recherche textuelle, recherche de code, classification, regroupement et exploration de textes parallèles parmi ses applications. Un système de recherche peut utiliser ces vecteurs pour comparer une question à des passages pertinents; une collection documentaire peut trouver des éléments sémantiquement liés ou organiser des enregistrements en groupes.

Le modèle précis prend en charge une longueur de séquence de 32K jetons et des embeddings comportant jusqu’à 4 096 dimensions. Il accepte aussi des dimensions de sortie définies par l’utilisateur, de 32 à 4 096, grâce à Matryoshka Representation Learning. La longueur du vecteur devient un choix délibéré : un vecteur plus court change la taille de la représentation, tandis que la sortie complète conserve la dimension maximale du modèle. Gardez la dimension choisie cohérente pour les documents et requêtes comparés dans un index. Qwen3-Embedding-4B est une édition distincte avec une dimension maximale différente, pas une source de vecteurs interchangeable pour une collection 8B existante.

Le fabricant décrit la prise en charge de plus de 100 langues, y compris des langages de programmation, ainsi que la recherche multilingue, interlingue et de code. Une collection pratique peut contenir des documents dans plusieurs langues tandis que les requêtes recherchent le sens pertinent, ou des passages sources de code indexés pour une question en langage naturel. Conservez identifiants, titres et termes de domaine importants dans l’entrée. Pour le code, gardez avec l’extrait l’explication entourant la fonction ou le module lorsque ce contexte fait partie de la question. La sortie reste une représentation vectorielle; renvoyer le texte documentaire correspondant est l’étape suivante de l’application de recherche.

Le modèle tient compte des instructions. Qwen recommande une instruction d’une phrase adaptée à la tâche de recherche et, pour le multilingue, recommande de l’écrire en anglais. Son exemple direct formate la requête avec Instruct: suivi de la description de la tâche et Query: suivi de la question. Les documents à rechercher n’ont pas besoin du même préfixe d’instruction dans cet exemple. Une consigne initiale adaptée peut décrire la recherche de passages techniques expliquant l’erreur d’un utilisateur, puis placer la description précise de cette erreur dans la requête. L’instruction décrit la relation sémantique que la recherche devrait favoriser.

Les exemples Qwen encodent séparément requêtes et documents, comparent leurs vecteurs par similarité cosinus et montrent une procédure de bas niveau utilisant l’état caché du dernier jeton et normalisant l’embedding avant une comparaison par produit scalaire. Un processus utile conserve le vecteur de chaque passage avec son identifiant source, compare une requête préparée aux vecteurs stockés et renvoie les passages correspondants par ordre de similarité. Le réglage de troncature de 8 192 jetons de l’exemple est un choix de traitement d’entrée, distinct de la longueur de séquence 32K documentée. Vérifiez ce qui est conservé lors de la préparation des longues entrées.

Les modèles d’embedding et de reclassement sont des composants distincts de la version Qwen. Un modèle d’embedding représente un segment de texte et permet une première recherche par similarité. Un reclasseur distinct évalue la relation entre requête et passages candidats et peut affiner leur ordre. Qwen décrit la combinaison des deux modules, mais Qwen3-Embedding-8B renvoie lui-même des embeddings plutôt que le jugement de pertinence d’un reclasseur ou une réponse écrite. Pour une recherche suivie d’une réponse, conservez le texte source correspondant et transmettez ces éléments à l’étape de réponse. Choisissez et gardez un modèle, une dimension et une instruction de requête cohérents pour la collection recherchée.

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Embeddings POST /v1/embeddings
Entrée
text, token_ids
Sortie
embedding
Contexte
32 768 tokens
Format de sortie
json
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen/qwen3-embedding-8b
Par défaut—
ChampinputTypestring|string[]|integer[]|integer[][]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Conditions: Lot homogène non vide. Les identifiants de jetons sont des entiers positifs ou nuls.
Budget d’entrée : Maximum: 32 768 · Unité de texte: octets UTF8 · Unité de jetons: éléments du tableau de jetons
Par défaut—
Champencoding_formatTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
float
Par défautfloat
ChampdimensionsTypeintegerExigenceNon pris en chargeValeurs et limites
Minimum: 1
Par défaut—
ChampuserTypejson_valueExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle.
Par défaut—
Champsession_idTypejson_valueExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle.
Par défaut—
ChamptraceTypejson_valueExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: Le code source autorise ce champ de métadonnées JSON ; sa sémantique exacte en amont dépend du modèle.
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est refusé
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

text_to_embedding

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, input
Paramètreinput_shapesContratstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Paramètreencoding_formatContratfloat
Paramètredimensions_overrideContratfalse
Paramètremax_input_budget_unitsContrat32768
Paramètremultimodal_objectsContratfalse
Paramètrematerial_typesContrattext, token_ids

Cycle de vie : synchronous_json

Conservez tous les indices et toutes les dimensions des vecteurs.

Un nom de modèle multimodal n’autorise pas les objets image sur ce chemin précis.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.00002 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Embeddings

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-embedding-8b", "input": ["First document", "Second document"]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))\nPY_RESULT\n

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Embeddings

json

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque vecteur avec son indice. Le nombre de vecteurs doit être égal au nombre d’entrées ; les dimensions doivent être cohérentes.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Aucun point de terminaison dédié aux tâches d’embedding n’est ajouté.

Champs de la réponse
ChampType
ChampobjectTypestring
ChampmodelTypestring
Champdata[].indexTypeinteger
Champdata[].embeddingTypefinite float[]
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen/qwen3-embedding-8b

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen3-embedding-8b

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Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='qwen/qwen3-embedding-8b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n", "label": "Python SDK · all vectors", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "embeddings", "hints": [ "Keep every vector index and dimension.", "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path." ], "http": "POST", "in": 0.02, "input": [ "text", "token_ids" ], "label": "Эмбеддинги", "max_out": null, 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Un système de recherche peut utiliser ces vecteurs pour comparer une question à des passages pertinents; une collection documentaire peut trouver des éléments sémantiquement liés ou organiser des enregistrements en groupes.\n\nLe modèle précis prend en charge une longueur de séquence de 32K jetons et des embeddings comportant jusqu’à 4 096 dimensions. Il accepte aussi des dimensions de sortie définies par l’utilisateur, de 32 à 4 096, grâce à Matryoshka Representation Learning. La longueur du vecteur devient un choix délibéré : un vecteur plus court change la taille de la représentation, tandis que la sortie complète conserve la dimension maximale du modèle. Gardez la dimension choisie cohérente pour les documents et requêtes comparés dans un index. Qwen3-Embedding-4B est une édition distincte avec une dimension maximale différente, pas une source de vecteurs interchangeable pour une collection 8B existante.\n\nLe fabricant décrit la prise en charge de plus de 100 langues, y compris des langages de programmation, ainsi que la recherche multilingue, interlingue et de code. Une collection pratique peut contenir des documents dans plusieurs langues tandis que les requêtes recherchent le sens pertinent, ou des passages sources de code indexés pour une question en langage naturel. Conservez identifiants, titres et termes de domaine importants dans l’entrée. Pour le code, gardez avec l’extrait l’explication entourant la fonction ou le module lorsque ce contexte fait partie de la question. La sortie reste une représentation vectorielle; renvoyer le texte documentaire correspondant est l’étape suivante de l’application de recherche.\n\nLe modèle tient compte des instructions. Qwen recommande une instruction d’une phrase adaptée à la tâche de recherche et, pour le multilingue, recommande de l’écrire en anglais. Son exemple direct formate la requête avec Instruct: suivi de la description de la tâche et Query: suivi de la question. Les documents à rechercher n’ont pas besoin du même préfixe d’instruction dans cet exemple. Une consigne initiale adaptée peut décrire la recherche de passages techniques expliquant l’erreur d’un utilisateur, puis placer la description précise de cette erreur dans la requête. L’instruction décrit la relation sémantique que la recherche devrait favoriser.\n\nLes exemples Qwen encodent séparément requêtes et documents, comparent leurs vecteurs par similarité cosinus et montrent une procédure de bas niveau utilisant l’état caché du dernier jeton et normalisant l’embedding avant une comparaison par produit scalaire. 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