約Qwen3-Reranker-4B
Qwen3-Reranker-4Bは、Qwen3シリーズの強力なテキストリランキングモデルであり、40億パラメータを備えています。これは、クエリに基づいてドキュメントの初期リストを再編成することで、検索結果の関連性を大幅に向上させるように設計されています。このモデルは、Qwen3の基盤のコアの強みを継承しており、32kのコンテキスト長までの長いテキストの優れた理解力や100以上の言語にわたる強力な能力を含んでいます。ベンチマークによると、Qwen3-Reranker-4Bモデルは、さまざまなテキストとコードの取得評価において優れたパフォーマンスを示しています。
利用可能な Serverless
クエリをすぐに実行し、使用量のみを支払います
$
0.02
100万トークンあたり
メタデータ
仕様
州
Available
建築
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
4B
アクティブ化されたパラメータ
4B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
33K
Max Tokens
対応機能
Serverless
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
Rerankers
対応
Image入力をサポートする
サポートされていません
JSON Mode
サポートされていません
構造化されたOutputs
サポートされていません
ツール
サポートされていません
Fim Completion
サポートされていません
Chat Prefix Completion
サポートされていません
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
リリース日：2025/10/05
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
リリース日：2025/10/11
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
リリース日：2025/08/13
$
0.29
/ Video
