6月6日凌晨，阿里开源了Qwen3-Embedding系列模型（包括Embedding及Reranker），专为文本表征、检索与排序任务设计。该系列基于Qwen3基础模型训练，在多项基准测试中表现卓越。8B参数规模的Embedding模型在MTEB多语言Leaderboard榜单中得分70.58，位居第一（截至2025年6月6日）。Qwen3-Embedding支持0.6B到8B参数的三种配置，具备灵活架构与多语言支持，覆盖超100种语言，且支持代码检索。Embedding模型通过“EOS”标记生成语义表示，Reranker则计算文本对相关性得分。模型还支持表征维度自定义与指令适配优化。开源地址包括ModelScope、Hugging Face及GitHub。