정보에 대해서Qwen3-Reranker-0.6B
Qwen3-Reranker-0.6B는 Qwen3 시리즈의 Text 재순위 지정 Model입니다. 이는 초기 검색 시스템의 결과를 주어진 쿼리에 대한 관련성을 기준으로 문서를 재정렬하여 정제하도록 특별히 설계되었습니다. 6억 개의 매개변수와 32k의 컨텍스트 길이를 가지며, 이 Model은 강력한 다국어(100개 이상의 언어 지원), 긴 Text 이해, 그리고 Qwen3 기반의 추론 능력을 활용합니다. 평가 결과에 따르면 Qwen3-Reranker-0.6B는 MTEB-R, CMTEB-R 및 MLDR을 포함한 다양한 Text 검색 벤치마크에서 강력한 성능을 발휘합니다.
사용 가능한 Serverless
쿼리를 즉시 실행하고 사용한 만큼만 지불하세요.
$
0.01
1M 당 Tokens
메타데이터
사양
주
Available
건축
교정된
아니요
전문가의 혼합
아니요
총 매개변수
1B
활성화된 매개변수
0.6B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
33K
Max Tokens
지원됨 기능
Serverless
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
Rerankers
지원됨
지원 Image Input
지원하지 않음
JSON Mode
지원하지 않음
구조화된 Outputs
지원하지 않음
도구
지원하지 않음
Fim Completion
지원하지 않음
Chat Prefix Completion
지원하지 않음
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
출시일: 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
출시일: 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
출시일: 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
출시일: 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
출시일: 2025. 10. 4.
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
출시일: 2025. 10. 4.
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
출시일: 2025. 10. 5.
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
출시일: 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
출시일: 2025. 8. 13.
$
0.29
/ Video
