Последний мультиязычный text embedding Qwen — дефолт для новых проектов.
text-embedding-v4 — новейшее поколение мультиязычного text embedding от Qwen общего назначения. Рекомендуемый выбор для новых RAG-индексов, семантического поиска, кластеризации и классификации — выше качество retrieval, чем у v3, при той же цене.
Тот же OpenAI-совместимый `/v1/embeddings`, что и у v3: миграция — замена model ID плюс разовая переиндексация. TheRouter выбирает более дешёвый из bailian-cn / bailian-sg на запрос.
| Тип | Ставка |
|---|---|
| Вход | $0.0756 за 1 млн токенов |
| Дата релиза | 2025-06-05qwenlm.github.io ↗ | проверено |
| Количество параметров | 4 млрдhuggingface.co ↗ | проверено |
| Слоёв Transformer | 36huggingface.co ↗ | проверено |
| Максимальная размерность эмбеддинга | 2560 (MRL: 32–2560)huggingface.co ↗ | проверено |
| Длина контекста (TheRouter) | 8 192 токенаtherouter.ai ↗ | проверено |
| Длина контекста upstream | 32 768 токеновhuggingface.co ↗ | проверено |
| Поддерживаемые языки | 100+ (естественные языки + языки программирования)github.com ↗ | проверено |
| Поддержка MRL (Matryoshka) | Да — размерность выходных векторов настраивается от 32 до 2560huggingface.co ↗ | проверено |
| Instruction-aware промптинг | Да — добавление описания задачи перед запросом даёт +1–5% retrievalgithub.com ↗ | проверено |
| Лицензия | Apache 2.0github.com ↗ | проверено |
| Дата отсечения данных | Не раскрыто | неизвестно |
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
MTEB Multilingual (Qwen3-Embedding-8B, for context) Вариант 8B; занимал #1 в MTEB multilingual leaderboard по состоянию на 5 июня 2025 года. Вариант 4B (text-embedding-v4) имеет немного меньший балл, но остаётся конкурентоспособным в своём классе. | 70.58score | qwenlm.github.io ↗ |
Для новых интеграций используйте глобальный endpoint api.therouter.ai из примеров ниже; старый China accelerated endpoint выведен из эксплуатации.
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "qwen/text-embedding-v4",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'Генерация эмбеддингов через OpenAI-совместимый эндпоинт /v1/embeddings. Поддерживает настраиваемые выходные размерности (32–2560, Matryoshka MRL) и instruction-aware промптинг для прироста retrieval на 1–5%. TheRouter автоматически маршрутизирует между Alibaba Bailian bailian-cn и bailian-sg.
curl https://api.therouter.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/text-embedding-v4",
"input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
"encoding_format": "float",
"dimensions": 2560
}'
# MRL: reduce dimensions for lower storage cost (range 32-2560)
# "dimensions": 512
# Instruction-aware query (prepend task prefix to query, NOT to documents):
# "input": "Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query\nQuery: What is the capital of France?"Alibaba Qwen выпустила серии Qwen3-Embedding-0.6B/4B/8B и Qwen3-Reranker-0.6B/4B/8B на Hugging Face и ModelScope под лицензией Apache 2.0. Модель Embedding 8B заняла #1 в MTEB multilingual leaderboard с результатом 70,58. Вместе с релизом опубликован технический отчёт (arXiv 2506.05176) и обучающий код на GitHub.
Да. qwen/text-embedding-v4 — это наименование API-продукта Alibaba Bailian для Qwen3-Embedding-4B. Model ID qwen/text-embedding-v4 в TheRouter маршрутизирует именно к этой модели. Вариант 8B через данный ID отдельно недоступен.
Нет. Векторы v4 и v3 находятся в разных пространствах эмбеддингов и несовместимы. Полное переиндексирование вашей векторной базы данных обязательно. Если переиндексирование сейчас невозможно, продолжайте использовать qwen/text-embedding-v3 для существующих индексов до готовности к перестройке.
Передайте параметр dimensions в запросе на создание эмбеддингов (например, dimensions: 512). Допустимый диапазон — 32–2560. Меньшая размерность снижает затраты на хранение и ANN-запросы с умеренными потерями качества; перед выбором уменьшенной размерности для продакшна проведите бенчмарк на своём датасете.
Нет. Рекомендуемый паттерн — добавлять prefx с инструкцией только к запросу (например, Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages...\nQuery: <ваш запрос>). Входные данные для пассажей/документов должны отправляться без какого-либо инструкционного префикса. Добавление инструкций к документам обычно снижает качество retrieval.
| источник | URL | получено | |
|---|---|---|---|
| Дата релиза | qwenlm.github.io ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Количество параметров | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Слоёв Transformer | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Максимальная размерность эмбеддинга | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Длина контекста (TheRouter) | therouter.ai ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Длина контекста upstream | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Поддерживаемые языки | github.com ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Поддержка MRL (Matryoshka) | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Instruction-aware промптинг | github.com ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Лицензия | github.com ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Дата отсечения данных | — | — | неизвестно |
| MTEB Multilingual (Qwen3-Embedding-8B, for context) | qwenlm.github.io ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Серия Qwen3 Embedding открыта под лицензией Apache 2.0 | qwenlm.github.io ↗ | 2026-06-09 | проверено |
| Является ли text-embedding-v4 тем же, что и Qwen3-Embedding-4B? | bailian.console.aliyun.com ↗ | 2026-06-09 | к проверке |
| Можно ли перейти с text-embedding-v3 без переиндексирования? | therouter.ai ↗ | 2026-06-09 | к проверке |
| Как использовать MRL для уменьшения размерности векторов? | huggingface.co ↗ | 2026-06-09 | к проверке |
| Нужно ли добавлять префикс-инструкцию к документам, а не только к запросам? | github.com ↗ | 2026-06-09 | к проверке |