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Qwen Embedding / Rerank
Qwen Cloud 模型选择文档列出 text-embedding-v4、tongyi-embedding-vision-plus 和 qwen3-rerank，用于搜索、RAG 和提升召回排序准确性。
全球可用完整英文界面公开 API免费增值证据部分
快速问答
一眼看懂
- 概览
- Qwen Cloud 的检索模型线，覆盖文本向量、多模态向量和重排序。
- 适合谁
- 适合围绕中文和多语言内容构建 RAG、语义搜索或排序管线的团队。
- 可信度
- 1/1 个来源已核验 · 2026-05-17
- 覆盖度
- 96/100 · 待补：来源
编辑结论
适合
适合围绕中文和多语言内容构建 RAG、语义搜索或排序管线的团队。
谨慎使用
不要只按模型规格选择，应先跑语料级检索检查。
核心原因
Qwen Cloud 包含检索基础设施模型，因此 Qwen 覆盖不应只有聊天和生成。
价格
Pay-as-you-go retrieval API billing varies by model
Payment
Qwen Cloud billing, Pay-as-you-go API billing
Commercial use
商用应遵守当前产品、API、模型许可证和计费条款。
Privacy
处理敏感负载前，请核验提示词、文件、媒体上传、保留和训练使用条款。
适用场景
RAG 检索
强使用向量和重排序构建检索与问答管线。
多模态搜索
中文本和图像搜索需要统一检索层时，评估多模态向量。
全球用户决策清单
注册已确认可通过 Qwen Cloud 模型 API 接入。
英文界面已确认文档面向英文用户。
API 与文档已确认模型选择文档列出向量和重排序分类。
数据与隐私条款部分嵌入私有语料前需核验保留和索引条款。
覆盖度 · 96/100 · 待补：来源
该档案已有一定时间未核验，商用前建议重新检查。
Pros
- - 文本、视觉向量和重排序模型均有文档
- - 适合同一 Qwen Cloud 账号下的 RAG 系统
Cons
- - 检索质量应使用自有语料评测
决策路径
qwen
deepseek
zhipu-glm
Sources
Qwen Cloud model selection
docs · en · verified 2026-05-17
列出 text-embedding-v4、tongyi-embedding-vision-plus 和 qwen3-rerank。