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Qwen3 Embedding 模型系列是 Qwen 家族的最新专有模型，专门设计用于文本嵌入和排序任务。基于 Qwen3 系列的密集基础模型，它提供了各种大小（0.6B、4B 和 8B）的全面文本嵌入和重排序模型。

2025年7月4日通义实验室

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Qwen3 Embedding 模型系列是 Qwen 家族的最新专有模型，专门设计用于文本嵌入和排序任务。基于 Qwen3 系列的密集基础模型，它提供了各种大小（0.6B、4B 和 8B）的全面文本嵌入和重排序模型。该系列继承了其基础模型卓越的多语言能力、长文本理解和推理技能。Qwen3 Embedding 系列表现出了在多种文本嵌入和排序任务中的显著进步，包括文本检索、代码检索、文本分类、文本聚类和双语文本挖掘。

2025年8月15日通义实验室

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Stability AI开发的7B参数的NeoX transformer架构语言模型，支持4k上下文。[了解更多>](https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-base-alpha-7b)

2023年9月3日 Stability AI

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由EleutherAI开发，使用GPT-NeoX库，基于Pile训练的200亿参数自回归语言模型，模型结构与GPT-3、GPT-J-6B类似。[了解更多>](https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)

2023年9月3日其他

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EleutherAI开发的6B参数transformer模型，基于[Mesh Transformer JAX训练](https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax/)。[了解更多>](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b-instruct)

2023年9月3日其他

多模态

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EleutherAI开发的6B参数transformer模型，基于[Mesh Transformer JAX训练](https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax/)。[了解更多>](https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b-instruct)

2023年9月3日其他

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由EleutherAI研发并开源，在Pile数据集上训练的12B参数transformer语言模型。[了解更多>](https://huggingface.co/EleutherAI/pythia-12b)

2023年9月3日其他

多模态

16K

由EleutherAI研发并开源，在Pile数据集上训练的12B参数transformer语言模型。[了解更多>](https://huggingface.co/EleutherAI/pythia-12b)

2023年9月3日其他

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由Cerebras研发并开源，使用 Chinchilla 公式进行训练的13B参数GPT模型，可为给定的计算预算提供最高的准确性，具备更低的训练成本与功耗。[了解更多>](https://huggingface.co/cerebras/Cerebras-GPT-13B)

2023年9月3日其他

多模态

16K

MPT-30M-Instruct是一种短格式指令遵循模型，由MosaicML研发，基于MPT-7B模型在更为丰富的数据集上调优的版本，采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。[了解更多>](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b-instruct)

2023年9月3日其他

多模态

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MPT-7B-Instruct是一种短格式指令遵循模型，由MosaicML研发，基于MPT-7B模型在Databricks Dolly-15k、HH-RLHF数据集上调优的版本，采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。[了解更多>](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b-instruct)

2023年8月1日其他

多模态

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由Databricks训练的指令遵循大语言模型。基于pythia-12b，由InstructGPT论文的能力域中生成的约15k指令/响应微调记录训练。[了解更多>](https://huggingface.co/databricks/dolly-v2-12b)

2023年8月1日其他

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