通义多模态向量

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概述

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型,支持文本、图像、视频3种模态,具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点,适用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文搜文、以文搜图文等下游多样化任务场景。本模型(tongyi-embedding-vision-flash)是轻量化版本,具备极高性价比。 2026-03-06版本在保留极致性价比优势的同时,基于Qwen3底座实现了效果与功能全面升级,包括全场景性能提升、多分辨率模式/多向量维度/多语言能力/融合向量等能力的支持。

输入

文本图像视频

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 图片输入
    ¥0.15/M tokens
  • 文本输入
    ¥0.15/M tokens

速率限制

  • TPM每分钟 Token 数
    9M
  • RPM每分钟请求数
    1K

API 参考

调用API
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import dashscope

text = "通用多模态表征模型示例"
input = [{'text': text}]
resp = dashscope.MultiModalEmbedding.call(
    model="tongyi-embedding-vision-flash-2026-03-06",
    input=input
)

print(resp)