什麼是長文本查詢的重排序模型？
長文本查詢的重排序模型是專門設計用來優化和改善搜尋結果的AI模型，它根據文件與特定查詢的相關性重新排序。利用先進的深度學習架構，它們能分析查詢和檢索到的文件，以提供更準確的相關性分數。這項技術對於需要從大型文件集合中精確檢索資訊的應用至關重要，尤其是在處理高達32k詞元的長上下文時。它們使開發者能夠建構更智能的搜尋系統，增強RAG（檢索增強生成）流程，並在超過100種語言的知識密集型應用中提供卓越的使用者體驗。
Qwen3-Reranker-8B
Qwen3-Reranker-8B是Qwen3系列中擁有80億參數的文本重排序模型。它旨在透過根據文件與查詢的相關性進行精準重新排序，來優化和提升搜尋結果的品質。基於強大的Qwen3基礎模型建構，它在理解長文本方面表現出色，支援32k的上下文長度，並支援超過100種語言。
Qwen3-Reranker-8B：最先進的長文本重排序技術
Qwen3-Reranker-8B是Qwen3系列中擁有80億參數的文本重排序模型。它旨在透過根據文件與查詢的相關性進行精準重新排序，來優化和提升搜尋結果的品質。基於強大的Qwen3基礎模型建構，它在理解長文本方面表現出色，支援32k的上下文長度，並支援超過100種語言。Qwen3-Reranker-8B模型是一個靈活系列的一部分，在各種文本和程式碼檢索場景中提供最先進的性能，使其成為需要最高準確性的關鍵任務應用的首選。
優點
- 擁有80億參數，提供最先進的性能與最高準確性。
- 卓越的長文本理解能力，支援32k上下文長度。
- 支援超過100種語言，適用於全球應用。
缺點
- 比小型模型需要更高的計算資源。
- 在SiliconFlow上的定價較高，為每百萬詞元$0.04美元。
我們喜愛它的理由
- 它憑藉32k上下文支援，為長文本重排序提供了無與倫比的準確性，非常適合需要最高性能的企業級搜尋和檢索系統。
Qwen3-Reranker-4B
Qwen3-Reranker-4B是Qwen3系列中一款功能強大的文本重排序模型，擁有40億參數。它旨在透過根據查詢重新排序初始文件列表，顯著提升搜尋結果的相關性。此模型繼承了其Qwen3基礎的核心優勢，包括對長文本（高達32k上下文長度）的卓越理解能力以及在超過100種語言中的強大功能。
Qwen3-Reranker-4B：平衡性能與效率
Qwen3-Reranker-4B是Qwen3系列中一款功能強大的文本重排序模型，擁有40億參數。它旨在透過根據查詢重新排序初始文件列表，顯著提升搜尋結果的相關性。此模型繼承了其Qwen3基礎的核心優勢，包括對長文本（高達32k上下文長度）的卓越理解能力以及在超過100種語言中的強大功能。根據基準測試，Qwen3-Reranker-4B模型在各種文本和程式碼檢索評估中表現優異，提供了準確性與計算效率之間的理想平衡。
優點
- 擁有40億參數，在性能與效率之間取得絕佳平衡。
- 強大的長文本理解能力，支援32k上下文長度。
- 支援超過100種語言的多語言能力。
缺點
- 對於複雜查詢，準確性略低於8B模型。
- 對於高度專業化的領域可能需要進行微調。
我們喜愛它的理由
- 它在準確性與效率之間達到了最佳平衡點，使其成為需要卓越性能而又無需最高計算開銷的生產級檢索系統的首選。
Qwen3-Reranker-0.6B
Qwen3-Reranker-0.6B是Qwen3系列中的一款文本重排序模型。它專門設計用來透過根據文件與特定查詢的相關性重新排序，來優化初始檢索系統的結果。此模型擁有6億參數和32k的上下文長度，利用了其Qwen3基礎強大的多語言（支援超過100種語言）、長文本理解和推理能力。
Qwen3-Reranker-0.6B：高效的長文本重排序
Qwen3-Reranker-0.6B是Qwen3系列中的一款文本重排序模型。它專門設計用來透過根據文件與特定查詢的相關性重新排序，來優化初始檢索系統的結果。此模型擁有6億參數和32k的上下文長度，利用了其Qwen3基礎強大的多語言（支援超過100種語言）、長文本理解和推理能力。評估結果顯示，Qwen3-Reranker-0.6B在包括MTEB-R、CMTEB-R和MLDR在內的各種文本檢索基準測試中取得了優異的性能，同時在SiliconFlow上提供了最具成本效益的解決方案，價格為每百萬詞元$0.01美元。
優點
- 僅有6億參數，效率極高，推理速度更快。
- 支援32k上下文長度，適用於長文本查詢。
- 支援超過100種語言的多語言能力。
缺點
- 與系列中較大的模型相比，準確性較低。
- 可能難以處理高度複雜或細微的查詢。
我們喜愛它的理由
- 它為需要長文本重排序能力且計算開銷極低的開發者提供了卓越的價值，非常適合高流量應用和注重成本的部署。
重排序模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的Qwen3重排序模型，每一款都針對長文本查詢具有獨特的優勢。若要追求最高準確性，Qwen3-Reranker-8B提供最先進的性能。若要平衡效率與品質，Qwen3-Reranker-4B提供絕佳的價值，而Qwen3-Reranker-0.6B則優先考慮成本效益和速度。所有模型均支援32k上下文長度和超過100種語言。這個並排比較圖能幫助您根據具體的檢索需求，選擇最適合的重排序模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Reranker-8B | Qwen | 重排序模型 | $0.04/M Tokens | 最高的準確性與性能 |
| 2 | Qwen3-Reranker-4B | Qwen | 重排序模型 | $0.02/M Tokens | 平衡的效率與品質 |
| 3 | Qwen3-Reranker-0.6B | Qwen | 重排序模型 | $0.01/M Tokens | 高成本效益與快速推理 |
常見問題
我們2025年長文本查詢重排序的三大推薦是Qwen3-Reranker-8B、Qwen3-Reranker-4B和Qwen3-Reranker-0.6B。Qwen3系列中的每一款模型都因其卓越的長文本理解能力（支援32k上下文長度）、對超過100種語言的多語言支援，以及在各種檢索基準測試中的優異性能而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有明確的領先者。Qwen3-Reranker-8B是需要最高準確性和性能的關鍵任務應用的首選。對於需要卓越結果且效率均衡的生產系統，Qwen3-Reranker-4B提供了最佳價值。對於高流量應用或注重成本的部署，Qwen3-Reranker-0.6B以在SiliconFlow上每百萬詞元$0.01美元的最低價格點提供了強大的性能。