开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-Embedding 模型集成 vLLM 实战解析（二）

一、前言

    在人工智能技术飞速发展的今天，文本嵌入模型作为连接自然语言与机器智能的桥梁，正扮演着越来越重要的角色。Qwen3-Embedding模型，作为Qwen家族的最新成员，凭借其卓越的多语言理解能力和高效的文本表征能力，迅速引起了广泛关注。而为了进一步提升其推理效率与部署灵活性，Qwen3-Embedding与vLLM框架的深度融合成为一大亮点。vLLM以其高效的内存管理和请求批处理机制，显著提升了大模型的推理吞吐量，使得Qwen3-Embedding在实际应用中展现出更加强劲的性能表现。

    本文将带您走进Qwen3-Embedding与vLLM的奇妙世界，探索它们如何携手打造语义检索、检索增强生成等任务的新标杆。

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二、术语

2.1. Qwen3-Embedding-0.6B

    是阿里云推出的一款轻量级文本嵌入模型，属于 Qwen3 系列的一部分。它具有 0.6B（即 6 亿）参数规模，支持超过 100 种语言，包括多种编程语言，具备强大的多语言和跨语言处理能力 
。该模型重新定义了轻量级文本嵌入模型的能力边界ÿ