Qwen3-Embedding-4B

Qwen3-Embedding-4B, opublikowany 5 czerwca 2025 roku, stoi pomiędzy dwoma rozmiarami, które ludzie zwykle wybierają. Zamienia dokument w wektor o długości do 2560 liczb, pracuje w oknie 32 768 tokenów i obsługuje ponad 100 języków. Wobec flagowego 8B oddaje 1,13 punktu w wielojęzycznym teście MTEB (69,45 wobec 70,58), zmniejszając o połowę pamięć, którą serwer musi utrzymać — przy dużym indeksie to różnica między jedną a dwiema kartami graficznymi. Jeden wynik idzie w drugą stronę i to z jego powodu ten profil istnieje osobno. W wyszukiwaniu sterowanym instrukcją — gdy zapytanie przychodzi jako zdanie, a nie zestaw słów kluczowych, co mierzy kolumna Inst. Retri. wielojęzycznego MTEB — wersja 4B uzyskuje 11,56 punktu wobec 10,06 dla 8B. To najlepszy wynik w całej tabeli porównawczej Alibaby, ponad dwa razy wyższy niż 5,18 modelu gemini-embedding-exp od Google. Większy nie znaczy lepszy nawet wewnątrz jednej rodziny uczonej tą samą metodą, a to jedyna kolumna, w której ta prawidłowość się łamie. Budowa idzie za Qwen3-4B-Base: 36 warstw, wymiar ukryty 2560, 32 głowy uwagi na 8 głów klucz-wartość. Wektor wyjściowy da się skrócić na żądanie nawet do 32 liczb, więc indeks można skompresować już po jego zbudowaniu. Model przyjmuje instrukcję zadania doklejaną do wejścia; producent wycenia ją na 1-5 procent dokładności i zaleca pisać ją po angielsku. Jedno ograniczenie warto wypowiedzieć wprost dla czytelników budujących indeks w języku chińskim: wynik 72,27 w teście C-MTEB plasuje ten model poniżej ritrieve_zh_v1, chińskiego specjalisty o 0,3 miliarda parametrów z wynikiem 72,71. Trzynastokrotnie większy rozmiar nie kupuje przewagi w pojedynczym języku. Wagi na licencji Apache 2.0, z osobnym wydaniem GGUF. Popularność w 30 dniach do 1 września 2026: 3,22 miliona pobrań z Hugging Face i 315 polubień.

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje