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Qwen-Rerank

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概述

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Qwen3-VL-Rerank重排模型，它能够深入理解文本、图片、视频的丰富多模态信息。在初步检索获得结果后，Qwen3-VL-Rerank 能够运用其先进的跨模态关联能力，对候选项目进行智能化的二次排序，将最相关的结果置于显要位置。通用用于提升跨模态搜索的准确率、优化图搜和视频检索的精准度、辅助图像聚类的分组质量、以及实现复杂多模态信息的高效检索和精确打标。

输入

文本图像视频

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 图片输入
    ¥1.8/M tokens
  • 文本输入
    ¥0.7/M tokens

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    600
  • TPM每分钟 Token 数
    9M

API 参考

获取 API Key
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curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/rerank/text-rerank/text-rerank' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen3-vl-rerank",
    "input": {
        "query": "什么是文本排序模型",
        "documents": [
            "文本排序模型广泛用于搜索引擎和推荐系统中，它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
            "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
            "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
        ]
    },
    "parameters": {
        "return_documents": true,
        "top_n": 5
    }
}'