Qwen-Embedding
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概述
基于 Qwen3.7 训练的轻量级多语言文本向量模型，面向成本和吞吐敏感场景。相较 text-embedding-v4，在多语言覆盖（100→201 种）、长文本处理（32K→128K）和 Sparse Embedding 等能力上大幅升级；在语义、跨语言及代码检索评测上整体效果基本持平，其中 AIRBench-zh 提升约 3%
输入
文本
输出
文本
功能
定价
- 向量输入（Batch File）¥0.063/M tokens
- 文本输入¥0.125/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入131K
- 上下文131K
- TPM每分钟 Token 数1M
- RPM每分钟请求数24K
API 参考
调用API复制成功！
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import dashscope
from http import HTTPStatus
input_texts = "衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买"
resp = dashscope.TextEmbedding.call(
model="qwen3.7-text-embedding-flash",
input=input_texts
)
print(resp)