Qwen3-Reranker-8B는 Qwen3 시리즈에서 80억 개의 매개변수를 가진 Text 재정렬 Model입니다. 이 Model은 검색 결과의 품질을 개선하고 정제하기 위해 설계되었으며, 쿼리에 대한 관련성을 기반으로 문서를 정확하게 재정렬합니다. 강력한 Qwen3 기초 Model을 기반으로 구축되어, 최대 32k의 문맥 길이로 긴 Text를 이해하는 데 탁월하고 100개 이상의 언어를 지원합니다. Qwen3-Reranker-8B Model은 다양한 Text 및 코드 검색 시나리오에서 최첨단 성능을 제공하는 유연한 시리즈의 일부입니다....

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....

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....