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向量與重排序

qwen3.7-text-embedding

是通義實驗室基於Qwen3.7訓練的多語言文本統一向量模型,相較text-embedding-v4版本在文本檢索、聚類、分類效能大幅提升;在MTEB多語言、中英、Code檢索等評測任務上效果提升20%;支援256~2560維使用者自訂向量維度。

推理服務供應商

qwen3.7-text-embedding模型的推理服務供應商為阿里雲百鍊。

模型能力

  • 新加坡
部署範圍:國際
能力項支援情況能力項支援情況

輸入模態

Text

輸出模態

Text

模型體驗

不支援

Function Calling

不支援

結構化輸出

不支援

連網搜尋

不支援

首碼續寫

不支援

上下文緩衝

不支援

批量推理

已支援

模型調優

不支援

上下文限制

參數參數

最大輸入長度

131072

最大輸出長度

上下文長度

131072

模型價格

本文僅展示模型調用原價,不包含限時優惠等活動資訊,請前往百鍊控制台查看活動優惠。
  • 新加坡
部署範圍:國際
計費項目價格(美元)單位

文本輸入

0.07

每百萬tokens

限流

  • 新加坡
部署範圍:國際
參數

RPM(每分鐘請求數)

2000

TPM(每分鐘tokens)

1,000,000

Token Plan
模型體驗
  • 音樂產生
用量統計與效能監控
資產中心