去年，我们开源了 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 模型，凭借其在多语言检索、聚类等任务中的领先性能，受到了开发者的喜爱。

今天，Qwen 家族新成员+2，我们正式发布 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型系列，这两个模型基于 Qwen3-VL 构建，专为多模态信息检索与跨模态理解设计，为图文、视频等混合内容的理解与检索提供统一、高效的解决方案。

多模态通用性 

两个模型系列均能在统一框架内处理文本、图像、可视化文档（图表、代码、UI组件......）、视频等多种模态输入。在图文检索、视频-文本匹配、视觉问答（VQA），多模态内容聚类等多样化任务中，均达到了业界领先水平。

统一表示学习（Embedding）

Qwen3-VL-Embedding 充分利用 Qwen3-VL 基础模型的优势，能够生成语义丰富的向量表示，将视觉与文本信息映射到同一语义空间中，从而实现高效的跨模态相似度计算与检索。

图1：统一多模态表示空间示意图。Qwen3-VL-Embedding模型系列将多源数据（文本、图像、视觉文档和视频）映射到共同的高维语义空间。

高精度重排序（Reranker）

作为 Embedding 模型的补充，Qwen3-VL-Reranker 接收任意模态组合的查询与文档对（eg：图文查询匹配图文文档），输出精确的相关性分数。在实际应用中，二者常协同工作：Embedding 负责快速召回，Reranker 负责精细化重排序，构成“两阶段检索流程”，显著提升最终结果精度。

卓越的实用性

该系列继承了 Qwen3-VL 的多语言能力，支持超过 30 种语言，适合全球化部署。模型提供灵活的向量维度选择、任务指令定制，以及量化后仍保持的优秀性能，便于开发者集成到现有系统中。

在 MMEB-v2、MMTEB 等权威多模态检索基准测试中，Qwen3-VL 系列模型展现出了强劲实力。

Qwen3-VL-Embedding

Qwen3-VL-Embedding-8B 模型在 MMEB-V2 上取得了业界领先的结果，超越了所有先前的开源模型和闭源商业服务。

在纯文本多语言 MMTEB 基准测试上，Qwen3-VL-Embedding 模型与同等规模的纯文本 Qwen3-Embedding 模型相比虽然有少许的性能差距。但与评测排行榜上其他同等规模的模型相比，它仍然展现出极具竞争力的性能表现。

图 2：Qwen3-VL-Embedding 在 MMEB-v2 和 MMTEB 评测集上的性能对比。

Qwen3-VL-Reranker

我们使用了MMEB-v2 和 MMTEB 检索基准中各子任务的检索数据集进行评测。对于视觉文档检索，我们采用了 JinaVDR 和 ViDoRe v3 数据集。

评测结果表明，所有 Qwen3-VL-Reranker 模型的性能均持续优于基础 Embedding 模型和基线 Reranker 模型，其中 8B 版本在大多数任务中达到了最佳性能。

这些性能表现的背后，是针对多模态检索流程量身定制的架构设计。

Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 采用了不同的架构设计，分别针对检索流程的不同阶段进行优化。

图 2：Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 架构概览。左侧为 Embedding 模型的双塔独立编码架构，右侧为 Reranker 模型的单塔交叉注意力架构。

Qwen3-VL-Embedding 采用双塔架构，可以高效地将不同模态的内容独立编码为统一的向量表示，特别适合处理海量数据的并行计算。

“

Embedding 模型接收单模态或混合模态输入，并将其映射为高维语义向量。我们提取基座模型最后一层中对应 [EOS] token 的隐藏状态向量，作为输入的最终语义表示。这种方法确保了大规模检索所需的高效独立编码能力。

Qwen3-VL-Reranker 采用单塔架构，通过内部的交叉注意力机制，深度分析查询与文档之间的语义关联，从而输出精确的相关性分数。

“

在实际工作中，Reranking 模型接收输入对 (Query, Document) 并进行联合编码。它利用基座模型内的交叉注意力机制，实现 Query 和 Document 之间更深层、更细粒度的跨模态交互和信息融合。模型最终通过预测两个特殊 token（yes 和 no）的生成概率来表达输入对的相关性分数。

Embedding 和 Reranking 模型通常在检索系统中协同使用，形成高效的两阶段检索流程：

1、召回阶段：Embedding模型执行初始召回，从海量数据中快速检索出候选结果。

2、重排序阶段：Reranking模型对候选结果进行精细化排序，呈现最精确的结果。

Embedding 模型使用示例

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text
复制代码
from scripts.qwen3_vl_embedding import Qwen3VLEmbedderimport numpy as npimport torch
# Define a list of query textsqueries = [    {"text": "A woman playing with her dog on a beach at sunset."},    {"text": "Pet owner training dog outdoors near water."},    {"text": "Woman surfing on waves during a sunny day."},    {"text": "City skyline view from a high-rise building at night."}]
# Define a list of document texts and imagesdocuments = [    {"text": "A woman shares a joyful moment with her golden retriever on a sun-drenched beach at sunset, as the dog offers its paw in a heartwarming display of companionship and trust."},    {"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"},    {"text": "A woman shares a joyful moment with her golden retriever on a sun-drenched beach at sunset, as the dog offers its paw in a heartwarming display of companionship and trust.", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}]
# Specify the model pathmodel_name_or_path = "Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B"
# Initialize the Qwen3VLEmbedder modelmodel = Qwen3VLEmbedder(model_name_or_path=model_name_or_path)# We recommend enabling flash_attention_2 for better acceleration and memory saving,# model = Qwen3VLEmbedder(model_name_or_path=model_name_or_path, dtype=torch.float16, attn_implementation="flash_attention_2")
# Combine queries and documents into a single input listinputs = queries + documents
embeddings = model.process(inputs)
# Compute similarity scores between query embeddings and document embeddingssimilarity_scores = (embeddings[:4] @ embeddings[4:].T)
# Print out the similarity scores in a list formatprint(similarity_scores.tolist())
# [[0.83203125, 0.74609375, 0.73046875], [0.5390625, 0.373046875, 0.48046875], [0.404296875, 0.326171875, 0.357421875], [0.1298828125, 0.06884765625, 0.10595703125]]

Reranking 模型使用示例

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text
复制代码
from scripts.qwen3_vl_reranker import Qwen3VLRerankerimport numpy as npimport torch
# Specify the model pathmodel_name_or_path = "Qwen/Qwen3-VL-Reranker-2B"
# Initialize the Qwen3VLEmbedder modelmodel = Qwen3VLReranker(model_name_or_path=model_name_or_path)# We recommend enabling flash_attention_2 for better acceleration and memory saving,# model = Qwen3VLReranker(model_name_or_path=model_name_or_path, dtype=torch.float16, attn_implementation="flash_attention_2")
# Combine queries and documents into a single input list
inputs = {    "instruction": "Retrieval relevant image or text with user's query",    "query": {"text": "A woman playing with her dog on a beach at sunset."},    "documents": [        {"text": "A woman shares a joyful moment with her golden retriever on a sun-drenched beach at sunset, as the dog offers its paw in a heartwarming display of companionship and trust."},        {"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"},        {"text": "A woman shares a joyful moment with her golden retriever on a sun-drenched beach at sunset, as the dog offers its paw in a heartwarming display of companionship and trust.", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}    ],    "fps": 1.0}
scores = model.process(inputs)print(scores)# [0.8408790826797485, 0.6197134852409363, 0.7778129577636719]

我们期待与社区共同探索更通用、更强大的多模态检索能力，如需获取更多使用示例，欢迎访问 GitHub 仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL-Embedding

魔搭 ModelScope：

https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-VL-Embedding

https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-VL-Reranker

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