/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Base
Опубликована
11 фев 2026

Qwen3-Embedding-4B-mxfp8

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Текстовая модель на базе Qwen3 для создания эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений в экосистеме MLX.

664скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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-4B-mxfp8 — текстовая модель для получения эмбеддингов, опубликованная mlx-community и преобразованная в формат MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-4B с помощью mlx-embeddings 0.0.3. Она предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и извлечения признаков из текста; эмбеддинги можно использовать, например, в поисковых системах и системах подбора релевантных документов.

Модель основана на плотной архитектуре Qwen3, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска в экосистеме MLX README указывает библиотеку mlx-embeddings.

Сценарии применения

  • семантический поиск по коллекции документов
  • поиск похожих предложений и текстов
  • извлечение эмбеддингов для кластеризации текстов

Ограничения

Модель ориентирована на текстовые эмбеддинги и не предназначена для генерации ответов как основной задачи. README описывает запуск через mlx-embeddings.

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-4B-mxfp8

The Model mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-mxfp8 was converted to MLX format from Qwen/Qwen3-Embedding-4B 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-4B-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
c738b4e

0 моделей