/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
508 млн
Размер весов
633 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-Embedding-0.6B
Библиотека
mlx
Опубликована
17 сен 2026

Qwen3-Embedding-0.6B-8bit

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Производная модели mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit. 8-битная MLX-модель семейства Qwen3 для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

591скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 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

Карточка модели npario/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit на Hugging Face совпадает с карточкой mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-8bit, поэтому описание составлено по ней.

Qwen3-Embedding-0.6B-8bit — 8-битная версия модели для создания текстовых эмбеддингов, подготовленная mlx-community в формате MLX из Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Это плотная модель семейства Qwen3 примерно с 508 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков текста и семантического поиска. Она подходит для построения векторных представлений запросов и документов, поиска похожих текстов и систем RAG. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка указывает на преобразование в MLX, а метаданные связывают репозиторий с базовой моделью Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Хотя каталог также помечает архитектуру тегом text-generation, основное пользовательское назначение — получение эмбеддингов, что соответствует pipeline_tag feature-extraction. В README не приведены дополнительные сведения о качестве или ограничениях; применимость зависит от языка и предметной области входных текстов.

Сценарии применения

  • создание эмбеддингов запросов и документов
  • семантический поиск по коллекции текстов
  • поиск похожих предложений и документов
  • подготовка векторов для RAG-систем
  • извлечение признаков из текста

Ограничения

README не сообщает о конкретных ограничениях качества; назначение модели — получение эмбеддингов, а не генерация ответов или диалог. Контекст ограничен 32 768 токенами.

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
752f41c

0 моделей