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。...

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。...

Qwen3-Reranker-0.6BはQwen3シリーズからのText再ランキングModelです。これは特定のクエリに対する関連性に基づいてドキュメントを再注文することにより、初期取得システムの結果を洗練するために特別に設計されています。0.6Bパラメータと32kのコンテキスト長を持つこのModelは、Qwen3の基盤の強力な多言語（100以上の言語をサポート）、長文理解、および推論能力を活用しています。評価結果は、Qwen3-Reranker-0.6BがMTEB-R、CMTEB-R、およびMLDRを含む様々なText取得ベンチマークで強力なパフォーマンスを達成することを示しています。...