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

# Qwen: Qwen3 Embedding 4B

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

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

Qwen3-Embedding-4B tekstą paverčia semantiniais vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai, klasifikavimui ir grupavimui į klasterius. Šis 4B modelis palaiko 32K žetonų sekas ir pasirenkamą vektorių matmenų skaičių nuo 32 iki 2 560.

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

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

Qwen3-Embedding-4B – 4B tekstinių įterpinių versija Qwen įterpinių ir pakartotinio reitingavimo modelių šeimoje. Sukurta tankiojo bazinio Qwen3 modelio pagrindu, ji teksto segmentą paverčia skaitiniu jo prasmės atvaizdu. Qwen taikymo sritimis įvardija teksto paiešką, kodo paiešką, klasifikavimą, grupavimą į klasterius ir lygiagrečių tekstų porų paiešką. Modelis naudingas, kai programai reikia rasti susijusias ištraukas, sugrupuoti panašius įrašus ar palyginti tekstus skirtingomis kalbomis. Jo išvestis yra įterpinio vektorius, o ne pokalbio atsakymas ar perrašytas dokumentas.

Konkreti versija turi 32K žetonų sekos ilgį ir iki 2 560 įterpinio matmenų. Naudojant Matryoshka Representation Learning, išvesties matmenų skaičių galima pasirinkti nuo 32 iki 2 560. Pasirinktas vektoriaus ilgis lemia jo atvaizdo saugojimą ir palyginimą, todėl viename rinkinyje išlaikykite tą patį užklausų ir dokumentų vektorių ilgį. Qwen3-Embedding-8B turi kitokį modelio dydį ir daugiausia 4 096 matmenis; nei toks išvesties dydis, nei 8B modelio tapatybė neperkeliami šiai 4B versijai. Esamas indeksas turėtų išlaikyti savo nuoseklius atvaizdavimo pasirinkimus.

Gamintojas aprašo daugiau kaip 100 kalbų, įskaitant programavimo kalbas, palaikymą, daugiakalbę, tarpkalbinę ir kodo paiešką. Pavyzdžiui, paieška pagalbos centre gali palyginti naudotojo klausimą su keliomis kalbomis parašytomis ištraukomis ir grąžinti temą atitinkančias originalias ištraukas. Kodo paieška gali palyginti aprašymą natūralia kalba su atitinkamomis funkcijomis ir jų dokumentacija. Rengdami tekstą išsaugokite prasmingas antraštes, dalykinius terminus ir identifikatorius, o kiekvieną vektoriumi atvaizduotą ištrauką susiekite su šaltiniu, kad programa galėtų parodyti atitinkamą medžiagą.

Qwen3-Embedding-4B atsižvelgia į instrukcijas. Qwen rekomenduoja kiekvieną užklausą papildyti vieno sakinio užduoties aprašymu, pritaikytu norimam paieškos ryšiui, o daugiakalbiams scenarijams rekomenduoja instrukcijas anglų kalba. Tiesioginiame pavyzdyje Instruct: rašoma prieš užduoties aprašymą, o Query: – prieš užklausos tekstą. Paieškos dokumentai koduojami be šios užklausos instrukcijos. Praktinė savarankiškai suformuluota instrukcija gali nurodyti rasti dokumentacijos ištraukas, paaiškinančias praneštą klaidą, arba pradinio kodo ištraukas, įgyvendinančias aprašytą veikimą. Taip atvaizdavimas nukreipiamas į programos klausimą, užuot prašius modelio parašyti atsakymą.

Oficialūs pavyzdžiai koduoja užklausų ir dokumentų tekstus, lygina jų įterpinius pagal kosinuso panašumą ir demonstruoja pooling operaciją su paskutinio žetono paslėptąja būsena bei po jos atliekamą normalizavimą. Tame žemesnio lygmens pavyzdyje įvestis trumpinama pagal pasirinktą 8 192 žetonų nustatymą; dokumentuotas modelio sekos ilgis lieka 32K. Dirbdami su ilga medžiaga nuspręskite, kurias ištraukas atvaizduoti, ir įsitikinkite, kad trumpinimas nepastebimai nepašalina užklausai reikalingos dalies. Vektorius saugokite su stabiliomis nuorodomis į šaltinius, parengtą užklausą lyginkite su rinkiniu ir grąžinkite susietas ištraukas panašumo tvarka.

Qwen įterpinių modelis naudoja dual-encoder metodą, o atskiri pakartotinio reitingavimo modeliai naudoja cross-encoder užklausos ir dokumento poroms įvertinti. Pristatyme aprašomas šių modulių naudojimas kartu: įterpiniai randa pradinius kandidatus, o pakartotinio reitingavimo modelis gali patikslinti jų eilę. Pats Qwen3-Embedding-4B pateikia vieno teksto atvaizdą. Jo vektorius nėra reitingavimo balas, patikrintas teiginys ar sugeneruotas atsakymas. Jei galutinis procesas atsako į klausimus pagal surastą medžiagą, pasirinktos šaltinių ištraukos lieka įrodymais, perduodamais tam vėlesniam etapui.

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

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

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

### Pradžia

Qwen3-Embedding-4B tekstą paverčia semantiniais vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai, klasifikavimui ir grupavimui į klasterius. Šis 4B modelis palaiko 32K žetonų sekas ir pasirenkamą vektorių matmenų skaičių nuo 32 iki 2 560.

Leidžiamos įvestys

Tekstas · token\_ids

Rezultatai

embedding

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

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

Įvestis

`text`, `token_ids`

Išvestis

`embedding`

Išvesties formatas

json

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-embedding-4b | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 Sąlygos: Netuščias vienalyčių įvesčių paketas. Žetonų ID yra neneigiami sveikieji skaičiai. Įvesties biudžetas: Didžiausia reikšmė: 32 768 · Teksto vienetas: UTF8 baitai · Tokenų vienetas: žetonų masyvo elementai | Numatyta— |
| Laukas`encoding_format` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos float | Numatytafloat |
| Laukas`dimensions` | Tipas`integer` | ReikalavimasNepalaikoma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 | Numatyta— |
| Laukas`user` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— |
| Laukas`session_id` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— |
| Laukas`trace` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— |
| Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options atmetamas | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**text\_to\_embedding**

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`input_shapes` | Specifikacijastring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametras`encoding_format` | Specifikacijafloat |
| Parametras`dimensions_override` | Specifikacijafalse |
| Parametras`max_input_budget_units` | Specifikacija32768 |
| Parametras`multimodal_objects` | Specifikacijafalse |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, token\_ids |

Gyvavimo ciklas: `synchronous_json`

Išsaugokite kiekvieną vektoriaus indeksą ir matmenį.

Tai, kad modelio pavadinimas nurodo multimodalumą, nereiškia, jog šiuo konkrečiu keliu priimami vaizdų objektai.

### Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas

Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą

Flex režimas

Nenurodyta Pasirinkus flex režimą

Didžiausios samprotavimo pastangos

Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

#### Ailoot įkainiai

#### Kainos pagal konfigūraciją

| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
| --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00004** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · Įterpiniai

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)
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot Ultra · Įterpiniai

json

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas.

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`object` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`data[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\] |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

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

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

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

FAQ · Qwen: Qwen3 Embedding 4B

Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

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

Kokius laukus naudoja užklausa?

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

Kokie apribojimai taikomi?

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

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

## Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

## Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata

Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.

Nuolaidos kodas iki 50%

Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.

Išlaidos istorijoje

Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

[Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/)

## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa

Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.

Perpardavėjo licencija

Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.

Dokumentai svetainėje

Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

[Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt)

## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis





Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole.





Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.





Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.