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Qwen3 Embedding 0.6B

Qwen · Qwen3-Embedding-0.6B

Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，Qwen 团队采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

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Qwen3 Embedding 0.6B

Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，Qwen 团队采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

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模型介绍

Qwen3 Embedding 系列模型的训练继承了 GTE-Qwen 系列的多阶段训练范式，但针对具体应用场景进行了深度优化。在 Embedding 模型的训练过程中，Qwen 团队采用三阶段训练架构：第一阶段通过超大规模弱监督数据进行对比学习预训练；第二阶段基于高质量标注数据进行监督训练；最终通过模型融合策略融合多个候选模型，以提升整体性能。这种分阶段训练机制有效平衡了模型的泛化能力与任务适配性。

模型基础信息

厂商
通义千问
模型类型
文本与多模态
一次能读多少
8K Token一次对话能塞进去的最大内容量，长文档、长代码要看这项
一次能写多少
1,024 Token单次回答的长度上限
能接收什么
文本可以发给它的内容类型
能产出什么
文本它能生成的内容类型
怎么计费
按 Token 计费官方按什么单位收钱
现在还能用吗
可以用 · 状态来源
这些资料是哪个地区的资料适用地区
全球按厂商全球公布的资料显示；国内没单独公布时，也用这一份。
它会做什么会写字

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它还叫这些名字（3 条）
Qwen3-Embedding-0.6BQwen/QWEN3-EMBEDDING-0.6B通义千问-3-Embedding-0.6B

不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。

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