🚀 Introductie van Qwen3-VL-Embedding en Qwen3-VL-Reranker – de staat van de kunst in multimodale retrieval en cross-modale begrip verder ontwikkelen! ✨ Hoogtepunten: ✅ Gebaseerd op het robuuste Qwen3-VL fundamentmodel ✅ Verwerkt tekst, afbeeldingen, screenshots, video's en gemengde modaliteitsinvoer ✅ Ondersteunt 30+ talen ✅ Bereikt state-of-the-art prestaties op multimodale retrieval benchmarks ✅ Open source en beschikbaar op Hugging Face, GitHub en ModelScope ✅ API-implementatie op Alibaba Cloud komt binnenkort! 🎯 Twee-fasen retrieval architectuur: 📊 Embedding Model – genereert semantisch rijke vectorrepresentaties in een uniforme embedding ruimte 🎯 Reranker Model – berekent fijnmazige relevantiescores voor verbeterde retrieval nauwkeurigheid 🔍 Belangrijke toepassingsscenario's: Afbeelding-tekst retrieval, videozoekopdrachten, multimodale RAG, visuele vraagbeantwoording, multimodale contentclustering, meertalige visuele zoekopdrachten, en meer! 🌟 Ontwikkelaarsvriendelijke mogelijkheden: • Configureerbare embedding dimensies • Taakspecifieke instructieaanpassing • Ondersteuning voor embedding kwantisatie voor efficiënte en kosteneffectieve downstream implementatie Hugging Face： ModelScope： Github: Blog: Technisch Rapport:

Overzicht van de Qwen3-VL-Embedding en Qwen3-VL-Reranker architectuur.

Evaluatieresultaten op de MMEB-v2 en MMTEB benchmarks