# 多语言文本嵌入

Qwen3-Embedding-4B是基于Qwen3系列构建的文本嵌入模型，专为文本嵌入和排序任务设计，在多语言文本处理和代码检索等方面表现优异。

Qwen3 Embedding 模型系列是通义家族的最新自研模型，专为文本嵌入和排序任务设计，支持100多种语言，在MTEB多语言排行榜上排名第一。

这是Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base的量化ONNX版本，采用INT8量化，针对GPU优化，适用于文本分类任务。

多语言E5大型指令模型，支持超过100种语言的文本嵌入和分类任务

多语言E5大型指令模型，支持多种语言的文本嵌入和分类任务

多语言E5大型指令模型，支持多种语言和任务，包括分类、检索和聚类等。

多语言E5大型指令模型，支持多种语言和任务，包括分类、检索、聚类等。

多语言E5大型指令模型，支持多种语言的文本嵌入和分类任务

基于multilingual-e5-base优化的亚美尼亚语文本嵌入模型，支持语义搜索和跨语言理解

基于jinaai/jina-embeddings-v3的蒸馏版本，专为计算资源有限或实时性能要求高的场景设计，支持多语言文本嵌入计算。

Multilingual E5 Large 是一个多语言句子转换器模型，专注于句子相似度和特征提取任务，支持多种语言。

multilingual-e5-small 是一个在多语言文本处理任务中表现出色的模型，支持分类、检索、聚类、重排序、语义文本相似度等多种任务。

多语言句子嵌入模型，支持50+种语言的文本相似度计算和语义搜索

一个支持多语言的文本向量化模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务

基于intfloat/multilingual-e5-small的局部稀疏全局版本，支持约4k标记的多语言文本嵌入模型

基于intfloat/multilingual-e5-base在XNLI和ANLI数据集上微调的多语言文本嵌入模型，适用于零样本分类任务

基于 multilingual-e5-large 在 XNLI 数据集上微调的多语言文本分类模型，支持15种语言的零样本分类

E5-base-multilingual-4096是基于intfloat/multilingual-e5-base的局部稀疏全局版本，支持处理最多4096个标记的多语言文本嵌入模型。

这是一个经过西班牙语语义相似度数据集微调的sentence-transformers模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。

基于distilbert-base-multilingual的模型，调整以匹配40种语言的嵌入空间，与CLIP文本编码器的嵌入空间相匹配。