約Qwen3-Reranker-8B
Qwen3-Reranker-8Bは、Qwen3シリーズからの80億パラメータのText再ランク付けModelです。クエリへの関連性に基づいてドキュメントを正確に再順序付けすることによって、検索結果の品質を改善し、改善するように設計されています。強力なQwen3基盤モデルをベースに構築されており、32kのコンテキスト長で長いTextを理解し、100以上の言語をサポートします。Qwen3-Reranker-8B Modelは、さまざまなTextおよびコード検索シナリオで最先端のパフォーマンスを提供する柔軟なシリーズの一部です。
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
$
0.04
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
8B
アクティブ化されたパラメータ
8B
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
