Source: https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/
Language: kk

# Qwen: Qwen3 Embedding 4B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3 Embedding 4B](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/)

Qwen3-Embedding-4B көптілді іздеу, код іздеу, жіктеу және кластерлеу үшін мәтінді семантикалық векторлар түрінде ұсынады. Бұл 4B модель 32K токендік тізбек ұзындығын және 32-ден 2 560-қа дейін реттелетін вектор өлшемділігін қолдайды.

- [**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `qwen/qwen3-embedding-4b`](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-4b/#method-0)

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Qwen3-Embedding-4B — Qwen-нің эмбеддинг және қайта ранжирлеу модельдері тобындағы 4B мәтіндік эмбеддинг нұсқасы. Тығыз Qwen3 базалық моделіне сүйеніп, ол мәтін бөлігін оның мағынасының сандық көрінісіне айналдырады. Qwen қолданылу салалары ретінде мәтін іздеуді, код іздеуді, жіктеуді, кластерлеуді және параллель мәтіндерді анықтауды атайды. Ол қолданбаға мағынасы жақын үзінділерді табу, ұқсас жазбаларды топтау немесе әр тілдегі мәтіндерді салыстыру қажет болғанда пайдалы. Модельдің нәтижесі — әңгімелесу жауабы немесе қайта жазылған құжат емес, эмбеддинг векторы.

Осы нақты нұсқаның тізбек ұзындығы — 32K токен, ал эмбеддинг өлшемділігі 2 560-қа дейін жетеді. Ол Matryoshka Representation Learning арқылы 32-ден 2 560-қа дейінгі шығыс өлшемділігін таңдауды қолдайды. Таңдалған вектор ұзындығы көріністің сақталуы мен салыстырылуына әсер етеді, сондықтан бір жинақтағы сұрау және құжат векторлары үшін оны бірдей ұстаңыз. Qwen3-Embedding-8B моделінің көлемі басқа және ең үлкен өлшемділігі — 4 096; оның шығыс көлемін де, 8B модельдің өзін де осы 4B нұсқасымен теңестіруге болмайды. Қолданыстағы индекс өзі таңдаған көрініс параметрлерінің бірізділігін сақтауы керек.

Өндіруші бағдарламалау тілдерін қоса алғанда, 100-ден астам тілді қолдауды және көптілді, тіларалық әрі код іздеуді сипаттайды. Мысалы, анықтама орталығындағы іздеу пайдаланушы сұрағын бірнеше тілде жазылған үзінділермен салыстырып, тақырыпқа сәйкес келген бастапқы үзінділерді қайтара алады. Код іздеу табиғи тілдегі сипаттаманы тиісті функциялармен және олардың құжаттамасымен салыстыра алады. Мәтінді дайындағанда мағыналы тақырыптарды, сала терминдері мен идентификаторларды сақтаңыз. Қолданба табылған материалды көрсете алуы үшін векторға айналдырылған әр үзіндіні бастапқы көзімен байланыстырып ұстаңыз.

Qwen3-Embedding-4B нұсқауларды ескереді. Qwen әр сұрауға қажетті іздеу сәйкестігіне бейімделген, бір сөйлемнен тұратын тапсырма сипаттамасын қосуды, ал көптілді жағдайларда нұсқауды ағылшын тілінде беруді ұсынады. Тікелей мысалда Instruct: тапсырма сипаттамасының алдына, ал Query: сұрау мәтінінің алдына қойылады. Ізделетін құжаттар сол сұрау нұсқауынсыз кодталады. Практикалық нұсқау мысалы хабарланған қатені түсіндіретін құжаттама үзінділерін немесе сипатталған әрекетті іске асыратын бастапқы код бөліктерін табуды нақтылай алады. Осылайша модельден жауап жазуды сұраудың орнына, мәтіннің векторлық көрінісі қолданбаның сұрағына бағытталады.

Ресми мысалдар сұрау мен құжат мәтіндерін кодтайды, олардың эмбеддингтерін косинустық ұқсастық арқылы салыстырады және соңғы токеннің жасырын күйін алуды (pooling), содан кейін нормалауды көрсетеді. Осы төмен деңгейлі мысалда кіріс таңдалған 8 192 токендік параметр бойынша қиылады; модельдің құжатталған тізбек ұзындығы 32K болып қалады. Ұзақ материал үшін қай үзінділерді векторға айналдыру керегін анықтап, қию сұрауға қажет бөлікті байқатпай алып тастамайтынына көз жеткізіңіз. Векторларды бастапқы көзге тұрақты сілтемелерімен сақтаңыз, дайындалған сұрауды жинақпен салыстырыңыз және байланысты үзінділерді ұқсастық ретімен қайтарыңыз.

Qwen эмбеддинг моделі қос энкодерлік тәсілді қолданады, ал оның бөлек қайта ранжирлеу модельдері сұрау–құжат жұптарын бағалау үшін кросс-энкодерді пайдаланады. Шығарылымда бұл модульдерді бірге қолдану сипатталған: эмбеддингтер бастапқы үміткерлерді табады, ал қайта ранжирлеуші кейін олардың ретін нақтылай алады. Qwen3-Embedding-4B өзі жеке мәтіннің көрінісін береді. Оның векторы қайта ранжирлеу бағасы, расталған тұжырым немесе жасалған жауап емес. Соңғы үдеріс табылған материалға сүйеніп сұрақтарға жауап беретін болса, таңдалған бастапқы үзінділер сол кейінгі кезеңге берілетін дәлел болып қалады.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `qwen/qwen3-embedding-4b`

[`qwen/qwen3-embedding-4b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&fmt=embeddings)

Alibaba /`qwen/qwen3-embedding-4b`

### Бастау

Qwen3-Embedding-4B көптілді іздеу, код іздеу, жіктеу және кластерлеу үшін мәтінді семантикалық векторлар түрінде ұсынады. Бұл 4B модель 32K токендік тізбек ұзындығын және 32-ден 2 560-қа дейін реттелетін вектор өлшемділігін қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін · token\_ids

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings`

Кіріс

`text`, `token_ids`

Шығыс

`embedding`

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-embedding-4b | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 32 768 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`session_id` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`trace` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`provider` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`input_shapes` | Параметр талаптарыstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Параметр`encoding_format` | Параметр талаптарыfloat |
| Параметр`dimensions_override` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`max_input_budget_units` | Параметр талаптары32768 |
| Параметр`multimodal_objects` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, token\_ids |

Өмірлік цикл: `synchronous_json`

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

### Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим

Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда

Икемді режим

Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда

Ой қорытудың ең жоғары деңгейі

Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

#### Ailoot мөлшерлемелері

#### Баптаулар бойынша бағалар

| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
| --- | --- | --- |
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері **$0.00004** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ **—** / 1K токен |

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-embedding-4b", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='qwen/qwen3-embedding-4b',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`object` | Түріstring |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\] |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-embedding-4b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`qwen/qwen3-embedding-4b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&fmt=embeddings)

FAQ · Qwen: Qwen3 Embedding 4B

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-4b`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-4b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-4b`: `input.budget.maximum`: `32768` (UTF8 байттары); `input.min_items`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.