정보에 대해서Qwen3-Reranker-4B
Qwen3-Reranker-4B는 Qwen3 시리즈의 강력한 Text 재정렬 Model로, 40억 개의 매개변수를 특징으로 합니다. 이는 처음 문서 목록을 쿼리에 기반하여 재정렬함으로써 검색 결과의 관련성을 크게 향상시키도록 설계되었습니다. 이 Model은 32k 컨텍스트 길이까지의 장문에 대한 뛰어난 이해와 100개 이상의 언어에 걸친 강력한 기능 등을 포함한 Qwen3 기반의 핵심 강점을 계승하고 있습니다. 벤치마크에 따르면, Qwen3-Reranker-4B Model은 다양한 Text 및 코드 검색 평가에서 우수한 성능을 보여줍니다.
사용 가능한 Serverless
쿼리를 즉시 실행하고 사용한 만큼만 지불하세요.
$
0.02
1M 당 Tokens
메타데이터
사양
주
Available
건축
교정된
네
전문가의 혼합
아니요
총 매개변수
4B
활성화된 매개변수
4B
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
