/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
508 млн
Размер весов
614 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B-Base
Опубликована
11 фев 2026

Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Текстовая модель эмбеддингов Qwen3 для построения векторных представлений и семантического сравнения текстов.

511скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены11 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8 — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, опубликованная mlx-community. README сообщает, что она преобразована в формат MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B с помощью mlx-embeddings 0.0.3. Метаданные указывают 507,6 млн параметров, контекст до 32 768 токенов и лицензию Apache-2.0.

Модель предназначена для получения векторных представлений текста, поиска семантически близких фрагментов и сравнения предложений. В каталоге для неё также отмечены генерация текста и сходство предложений, однако карточка описывает её именно как модель эмбеддингов. Доступные материалы не раскрывают языковую специализацию и сравнительные показатели качества.

Сценарии применения

  • создание эмбеддингов предложений и документов
  • семантический поиск по текстовой коллекции
  • поиск похожих фрагментов для RAG
  • сравнение сходства предложений
  • кластеризация текстов по смыслу

Ограничения

В предоставленных материалах нет сведений о языковом покрытии и сравнительных оценках качества. Указанная поддержка генерации текста следует из метаданных, но README описывает модель как модель эмбеддингов.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8

The Model mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B using mlx-embeddings version 0.0.3.

Use with mlx

pip install mlx-embeddings
from mlx_embeddings import load, generate
import mlx.core as mx

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8")

# For text embeddings
output = generate(model, processor, texts=["I like grapes", "I like fruits"])
embeddings = output.text_embeds  # Normalized embeddings

# Compute dot product between normalized embeddings
similarity_matrix = mx.matmul(embeddings, embeddings.T)

print("Similarity matrix between texts:")
print(similarity_matrix)


Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
9e6a0a9

0 моделей