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Qwen3.7の埋め込み・再ランキングモデル
原文見出し: qwen3.7-text-rerank / qwen3.7-text-embedding-flash
検索とRAG向けの2モデル
千問AIプラットフォームは9月1日、Qwen3.7を基盤にした検索向けモデル2種を提供開始しました。
「qwen3.7-text-rerank」は、検索候補を質問との関連度で並べ直す多言語再ランキングモデルです。
一般検索、Web検索、コード検索、指示追従、エージェントとメモリの検索を対象にしています。
「qwen3.7-text-embedding-flash」は、コストと処理量を重視した軽量テキスト埋め込みモデルです。
対応言語を従来の100言語から201言語へ、最大文脈を32Kから128Kへ拡大しました。
埋め込みモデルはベクトル次元を変更でき、検索システムの保存容量と精度を調整できます。
Qwen3.7-Text-Embedding-Flashは高度な疎ベクトル機能を省く代わりに、低コスト用途を想定しています。
既存のQwen3-RerankやText-Embedding-v4とは別のモデルIDとしてAPIで選択できます。
Web検索で約35%改善したという値などは運営元による評価で、独立評価ではありません。
モデルウェイトの公開ではなく、中国向け千問AIプラットフォーム上のホスト型サービスです。