Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 是基于 Qwen3-VL 基础模型构建的统一多模态检索框架，采用 “三阶段训练→Matryoshka 嵌入→知识蒸馏” 技术路线，解决了传统多模态检索模型在存储效率和跨模态对齐方面的痛点。该模型在 MMEB-V2 基准测试中以77.8 分的成绩排名第一，较此前最佳开源模型提升6.7%，同时支持 32K 长文本处理和 30 + 语言，成为多模态检索领域的新标杆。
文章解读
Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 是 Qwen 家族基于 Qwen3-VL 基础模型的最新扩展，提供了一个端到端的高精度多模态搜索管道，将文本、图像、文档图像和视频等多种模态映射到统一的表示空间。论文采用双轨并行架构：Qwen3-VL-Embedding采用双塔编码器架构生成密集向量表示，使用余弦相似度作为相关性度量；Qwen3-VL-Reranker采用单塔交叉编码器架构，通过交叉注意力机制对查询 - 文档对进行细粒度相关性估计。两种模型均继承了 Qwen3-VL 的多语言能力，支持 30 多种语言，并提供 2B 和 8B 两种参数规模以适应不同部署需求。
模型架构
流程细节拆解
数据准备：种子池→合成→难负挖掘
种子池：先用 Qwen3-VL-32B 给 2 亿图文/视频打高质量标签，再按 GME 相似度过滤，保证图文一致。
合成：对每份种子资产，用 32B 模型按固定 Prompt 生成“分类-QA-检索”三类标签，覆盖图像+视频共 7 种任务范式
难负挖掘：两阶段“召回→相关性过滤”，用中间模型算 cos，保留分数∈[s̄⁺, s̄⁺+δ⁻] 的硬负例，同时剔除低置信正例。
三阶段训练流水线
模型首先在海量的弱监督、噪声数据上进行预训练， 以建立相关性理解的基准，并提升模型的泛化能力。随后，在高质量、任务特定的数据集上进行微调，引导模型实现更精确的相关性评分和细粒度交互。除了上述原因外，多阶段训练策略的另一个目标是 同时提升数据质量与模型性能。随着训练在各个阶段的推进，模型能力持续增强。这种提升反过来促进了 更有效的数据挖掘，从而进一步优化了训练数据的质量。这一迭代循环最终显著提升了模型的整体性能。
Stage-0 对比预训练：在 300 M 合成数据上用 InfoNCE（带 5 类负样本掩码）训练 Embedding-2B/8B，得到 s0。
Stage-1 多任务精调：用 40 M 人工+合成数据继续对比学习，产出 s1；同时用检索子集训练 Reranker，交叉熵优化 yes/no 概率。
Stage-2 蒸馏&模型合并：Reranker 给 4 M 高质量样本打 0-1 分布，Embedding 用 KL 对齐该分布得 s2；最后把 s2 与 s1 模型合并-加权平均，得到最终 s3，兼顾检索与分类 QA。
相关模板
Embedding 输入模板
取 PAD 位置最后一层隐状态做 2048/4096-d 向量。
Reranker 输入模板：
效率优化
Matryoshka：不仅在全维嵌入上计算损失，还在相同表示的截断低维前缀上计算，在足够密集的 MRL 维度集上训练产生强泛化能力，使模型在未明确包含的中间维度上也能获得有竞争力的性能，具体来说，在 {32,64,…,1024} 维前缀同时计算 InfoNCE，推理时可截断至任意 512/256 维，MRR 降 ≤1.4%，存储减半。
量化感知：训练时把 LSQ 量化到 INT8/Binary 一起前向，梯度用 STE 回传，部署时直接存 8 bit，几乎无损。
输入处理机制
图像模态：保持原始宽高比，最大 token 消耗限制为 1,280（约 130 万像素）
视频模态：首先以 1 FPS 采样，最多 64 帧，每帧保持宽高比，所有帧的总 token 预算限制为 4,500（约 920 万像素）
总结
Qwen3-VL-Embedding&Reranker 用“三阶段蒸馏+Matryoshka+量化感知”组合拳，首次在 2B/8B 级别把图文文档视频统一嵌入推到 MMEB-V2 新 SOTA，同时保留多语言文本竞争力；Reranker 以 yes/no 概率提供轻量级但高精度的二次排序。局限在于超长视频>64 帧或>15 k token 时性能回落，且二进制量化仍显著掉点；未来工作将探索音频模态、更高效训练与组合推理评测。
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