Qwen3-Embedding-8B

Qwen3-Embedding-8B

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

由 Qwen 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Qwen3-Embedding-8B 是 Qwen 推出的 8B 文本嵌入模型，基于 Qwen3-8B-Base 构建。它把文本，包括代码，映射成向量，可以用于检索、分类、聚类和双语文本挖掘。它支持 100 多种语言和 32k 词元的输入。

适合谁：构建搜索、检索和推荐功能，并且想要一个能处理多种语言和编程语言的嵌入模型的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 搜索工程师 | 为语义搜索嵌入文档和查询 | 找出最接近某个问题的代码片段
客服 | 知识库团队 | 把用户问题匹配到帮助文章 | 跨语言找到正确的答案页面
数据 | 分析师 | 对大量文本做聚类或分类 | 按主题把客户反馈分组

如果你想要更小、更省的向量模型，这个系列还有 0.6B 和 4B 的版本。

用在哪里：

• Python 里的 Sentence Transformers
• 4.51.0 或更新版本的 Hugging Face Transformers
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上下载文件

Use case | Who | What they get back
文本检索 | 搜索工程师 | 用于把查询匹配到文档的向量
代码检索 | 开发者 | 把问题和代码联系起来的向量
聚类和分类 | 分析师 | 可以分组或打标签的向量

如何设置：

• 带 pip 的 Python
• 4.51.0 或更新版本的 Transformers，因为旧版本会报 qwen3 的 KeyError
• 能放下 BF16 约 15.1 GB 的硬件，按 Hugging Face 的估算，4 位约 3.8 GB

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载模型文件。
3. 按模型卡片所示，用 Sentence Transformers 或 Transformers 加载。

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3-Embedding-8B

如何使用：用 Sentence Transformers 对你的文本编码，再比较向量。你可以选择 32 到 4096 维的输出大小。在查询一侧加上任务指令，并用英文书写，因为训练时的指令大多是英文。

Tool | What it does
Qwen3-Embedding-8B | 生成最高 4096 维的嵌入向量
Qwen3 Reranker models | 对检索结果重排，可与嵌入模型搭配
Instruction field | 让向量贴合某个任务、语言或场景

示例：你先把一批帮助文章嵌入一次，再用表明这是客服搜索的指令嵌入用户的问题。比较向量后，返回最接近的文章。

新手与专家：如果你是新手，嵌入就是一串捕捉文本含义的数字，相似的文本得到相似的数字。先嵌入几句话，再比较它们。

模型通过 MRL 支持灵活的向量大小，并且能感知指令。卡片说，对多数任务来说，加上指令通常能让结果提升 1% 到 5%，所以建议写针对任务的指令。

输入文本或代码
加上可选的任务指令
模型生成一个向量
你比较向量来做搜索或聚类

注意事项：

• 输出大小可在 32 到 4096 维之间调节
• 这个系列还有同样三种规模的 Qwen3 Reranker 模型
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有列出费用，硬件由你自己准备
• Data it reaches: 你要嵌入的文本，以及从 Hugging Face 下载的文件
• Not for: 低于 4.51.0 的 Transformers 版本

Title: Embedding dimension by model size
Qwen3-Embedding-0.6B: 1024 维
Qwen3-Embedding-4B: 2560 维
Qwen3-Embedding-8B: 4096 维

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：feature extraction
• 框架：sentence-transformers
• 参数量：7.6B
• Weights: about 15.1 GB in BF16; about 3.8 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：2,358,928
• 点赞：858
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Qwen/Qwen3-8B-Base
• Quantized versions: 45
• Fine-tunes: 49
• 标签：sentence-transformers, safetensors, qwen3, text-generation, transformers, sentence-similarity, feature-extraction, text-embeddings-inference

链接

• 模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-8B
• 文件：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-8B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3-Embedding-8B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。