Qwen3-Reranker-8B adalah model penyusunan ulang teks dengan 8 miliar parameter dari seri Qwen3. Model ini dirancang untuk menyempurnakan dan meningkatkan kualitas hasil pencarian dengan mengatur ulang dokumen secara akurat berdasarkan relevansinya terhadap sebuah kueri. Dibangun di atas model dasar Qwen3 yang kuat, model ini unggul dalam memahami teks panjang dengan panjang konteks 32k dan mendukung lebih dari 100 bahasa. Model Qwen3-Reranker-8B merupakan bagian dari seri fleksibel yang menawarkan kinerja mutakhir dalam berbagai skenario pengambilan teks dan kode....

Qwen3-Reranker-4B adalah model reranking Text yang kuat dari seri Qwen3, menampilkan 4 miliar parameter. Ini dirancang untuk secara signifikan meningkatkan relevansi hasil pencarian dengan mengatur ulang daftar awal dokumen berdasarkan kueri. Model ini mewarisi kekuatan inti dari fondasi Qwen3-nya, termasuk pemahaman luar biasa terhadap Text panjang (hingga konteks sepanjang 32 ribu) dan kemampuan tangguh di lebih dari 100 bahasa. Menurut tolok ukur, model Qwen3-Reranker-4B menunjukkan kinerja superior dalam berbagai evaluasi pengambilan Text dan kode....

Qwen3-Reranker-0.6B adalah model pemeringkatan RAG dari seri Qwen3. Model ini dirancang khusus untuk memperbaiki hasil dari sistem pemulihan awal dengan mengatur ulang dokumen berdasarkan relevansinya dengan kueri tertentu. Dengan 0.6 miliar parameter dan panjang konteks 32k, Model ini memanfaatkan dukungan multibahasa yang kuat (mendukung lebih dari 100 bahasa), pemahaman RAG yang panjang, dan kemampuan penalaran dari fondasi Qwen3-nya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Qwen3-Reranker-0.6B mencapai kinerja yang kuat di berbagai tolok ukur pengambilan RAG, termasuk MTEB-R, CMTEB-R, dan MLDR....