🚀 Einführung von Qwen3-VL-Embedding und Qwen3-VL-Reranker – Fortschritte im Stand der Technik bei multimodaler Suche und intermodalem Verständnis! ✨ Höhepunkte: ✅ Basierend auf dem robusten Qwen3-VL-Grundmodell ✅ Verarbeitet Text, Bilder, Screenshots, Videos und gemischte Modalitätseingaben ✅ Unterstützt über 30 Sprachen ✅ Erreicht Spitzenleistungen bei multimodalen Suchbenchmarks ✅ Open Source und verfügbar auf Hugging Face, GitHub und ModelScope ✅ API-Bereitstellung auf Alibaba Cloud kommt bald! 🎯 Zwei-Stufen-Sucharchitektur: 📊 Embedding-Modell – erzeugt semantisch reiche Vektor-Darstellungen in einem einheitlichen Embedding-Raum 🎯 Reranker-Modell – berechnet feingranulare Relevanzwerte für verbesserte Suchgenauigkeit 🔍 Wichtige Anwendungszenarien: Bild-Text-Suche, Videosuche, multimodales RAG, visuelle Fragenbeantwortung, multimodale Inhaltsclusterung, mehrsprachige visuelle Suche und mehr! 🌟 Entwicklerfreundliche Funktionen: • Konfigurierbare Embedding-Dimensionen • Anpassung spezifischer Anweisungen für Aufgaben • Unterstützung der Embedding-Quantisierung für effiziente und kostengünstige nachgelagerte Bereitstellung Hugging Face： ModelScope： Github: Blog: Technischer Bericht:

Übersicht über die Architektur von Qwen3-VL-Embedding und Qwen3-VL-Reranker.

Bewertungsergebnisse zu den MMEB-v2 und MMTEB-Benchmarks