Source: https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/
Language: kk

# Qwen: Qwen3 Embedding 8B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3 Embedding 8B](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/)

Qwen3-Embedding-8B көптілді іздеу, код алу, жіктеу және кластерлеу үшін мәтінді семантикалық векторларға айналдырады. Ол 32K токендік тізбек ұзындығын және 32-ден 4 096-ға дейінгі жеке embedding өлшемдерін қолдайды.

- [**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `qwen/qwen3-embedding-8b`](https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-embedding-8b/#method-0)

Модель туралы

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

Qwen3-Embedding-8B — тығыз Qwen3 негіз моделінен жасалған Qwen 8B мәтіндік embedding моделі. Ол әңгімелесу жауаптарын жасамай, мәтінді сандық векторлармен көрсетеді. Qwen қолдау табатын қолдану бағыттарына мәтін алу, код алу, жіктеу, кластерлеу және параллель екітілді мәтіндерді табуды жатқызады. Іздеу жүйесі бұл векторлармен сұрақты тиісті үзінділермен салыстыра алады; құжат жинағы олармен семантикалық байланысты материалды тауып, жазбаларды топтарға ұйымдастыра алады.

Нақты модель 32K токендік тізбек ұзындығын және 4 096 өлшемге дейін embedding қолдайды. Matryoshka Representation Learning арқылы 32-ден 4 096-ға дейін пайдаланушы анықтайтын шығыс өлшемдерін де қолдайды. Бұл вектор ұзындығын саналы дизайн таңдауы етеді: қысқарақ вектор деректердің векторлық көрінісінің көлемін өзгертеді, ал толық шығыс модельдің ең көп өлшемділігін сақтайды. Бір индексте салыстырылатын құжаттар мен сұрауларға таңдалған өлшемді бірізді ұстаңыз. Qwen3-Embedding-4B — бар 8B жинағына алмастырылатын вектор көзі емес, ең көп өлшемі өзгеше бөлек нұсқа.

Өндіруші бағдарламалау тілдерін қоса алғанда 100-ден астам тілді, сондай-ақ көптілді, тілдер аралық және код іздеуді қолдауды сипаттайды. Практикалық жинақ бірнеше тілдегі құжаттарды қамтып, сұраулар тиісті мағынаны іздей алады немесе табиғи тіл сұрағына арналған бастапқы код үзінділерін индекстей алады. Кірісте маңызды идентификаторларды, тақырыптарды және сала терминдерін сақтаңыз. Кодта сол контекст сұрақтың бөлігі болса, функция немесе модуль айналасындағы түсіндірмені үзіндімен бірге ұстаңыз. Шығыс деректердің векторлық көрінісі болып қалады; сәйкес құжат мәтінін қайтару — іздеу қолданбасының келесі қадамы.

Модель нұсқауды ескереді. Qwen іздеу тапсырмасына бейімделген бір сөйлемдік нұсқауды және көптілді қолдануда оны ағылшын тілінде жазуды ұсынады. Тікелей мысалы сұрауды Instruct: белгісінен кейін тапсырма сипаттамасы және Query: белгісінен кейін сұрақ берілетін түрде пішімдейді. Сол мысалда ізделетін құжаттарға бірдей нұсқау префиксі қажет емес. Тиісті бастапқы тапсырма пайдаланушы қатесін түсіндіретін техникалық үзінділерді табуды сипаттап, нақты қате сипаттамасын сұрауға орналастыра алады. Нұсқау іздеу қай семантикалық қатынасты басым етуі керектігін сипаттайды.

Qwen мысалдары сұраулар мен құжаттарды бөлек кодтап, векторларын косинустық ұқсастықпен салыстырады және соңғы токеннің жасырын күйін жинақтап, скаляр көбейтіндімен салыстыруға дейін embedding-ті нормалайтын төменірек деңгейдегі рәсімді көрсетеді. Пайдалы жұмыс процесі әр үзінді векторын дереккөз идентификаторымен байланысты сақтап, дайындалған сұрауды сақталған векторлармен салыстырып, сәйкес үзінділерді ұқсастық ретімен қайтарады. Мысалдағы 8 192 токендік қысқарту баптауы — модельдің құжатталған 32K тізбек ұзындығынан бөлек таңдалған кіріс өңдеу баптауы. Ұзын кірістерді дайындағанда не сақталатынын қараңыз.

Embedding және қайта ранжирлеу модельдері — Qwen шығарылымындағы бөлек компоненттер. Embedding моделі бір мәтін сегментін көрсетіп, бастапқы ұқсастық іздеуіне мүмкіндік береді. Бөлек reranker сұрау мен кандидат үзінділердің қатынасын бағалап, ретін нақтылай алады. Qwen екі модульді біріктіруді сипаттайды, бірақ Qwen3-Embedding-8B өзі reranker сәйкестік бағасын немесе жазбаша жауап емес, embedding қайтарады. Іздеуден кейін жауап беру үшін сәйкес бастапқы мәтінді сақтап, сол дәлелді жауап беру кезеңіне беріңіз. Ізделетін жинаққа бірізді модельді, өлшемді және сұрау нұсқауын таңдап, сақтаңыз.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `qwen/qwen3-embedding-8b`

[`qwen/qwen3-embedding-8b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&fmt=embeddings)

Alibaba /`qwen/qwen3-embedding-8b`

### Бастау

Qwen3-Embedding-8B көптілді іздеу, код алу, жіктеу және кластерлеу үшін мәтінді семантикалық векторларға айналдырады. Ол 32K токендік тізбек ұзындығын және 32-ден 4 096-ға дейінгі жеке embedding өлшемдерін 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`

Контекст

32 768 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-embedding-8b | 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

Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда

Икемді режим

Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда

Ой қорытудың ең жоғары деңгейі

Стандартты тариф 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 **$0.00002** / 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-8b", "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-8b',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-8b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`qwen/qwen3-embedding-8b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&fmt=embeddings)

FAQ · Qwen: Qwen3 Embedding 8B

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-8b`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-8b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `qwen/qwen3-embedding-8b`: `ctx`: `32768`; `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.