نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.
Qwen: Qwen3 Embedding 4B
qwen/qwen3-embedding-4bجرّب Qwen: Qwen3 Embedding 4B الآن
يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.
ستظهر النتائج هنا.
الإعدادات
Qwen: Qwen3 Embedding 4B في لمحة
- سعر الإدخال قريب من متوسط 34 نموذج في فئة تضمينات.
- نافذة سياق من 32,768 رمز، تكفي للمستندات الطويلة والمحادثات متعددة الأدوار.
حول Qwen: Qwen3 Embedding 4B
Qwen: Qwen3 Embedding 4B هو نموذج تضمين من Qwen، وهو جزء من سلسلة Qwen3 Embedding. توصف السلسلة بأنها أحدث عائلة نماذج خاصة من Qwen مبنية خصيصا لمهام تضمين النصوص والترتيب، وهي ترث القدرات متعددة اللغات والتعامل مع النصوص الطويلة من عائلة Qwen الأوسع. إذا كان تطبيقك يحتاج إلى متجهات بدلا من نص مولّد، فهذا هو نوع النموذج الذي صُممت السلسلة من أجله.
يأخذ النموذج النص كمدخل ويعيد التضمينات كمخرج، لذا فهو لا يولّد نثرا أو شيفرة أو ردود محادثة. يدعم طول سياق يبلغ 32768 رمزا، مما يتيح لك تضمين مستندات طويلة نسبيا في طلب واحد بدلا من تقسيمها إلى أجزاء صغيرة. الحد الأقصى للمخرج مذكور كـ 29491. ولأن نمط الإدخال نصي فقط، فإن الصور والصوت والمدخلات غير النصية الأخرى خارج النطاق هنا.
تتبع الاستخدامات العملية مباشرة من تلك الخصائص. يمكنك تضمين المستندات والاستعلامات للبحث الدلالي أو التوليد المعزز بالاسترجاع، حيث يعني السياق الطويل أجزاء أقل وتفتتا أقل للمقطع الواحد. المحتوى متعدد اللغات مناسب بشكل معقول نظرا لوصف السلسلة، لذا فإن الاسترجاع والمطابقة عبر اللغات أعباء عمل محتملة. تناسب التضمينات أيضا التجميع وإزالة التكرار وتجميع الموضوعات وخطوط التصنيف، ومهام الترتيب جزء صريح مما صُممت السلسلة من أجله. في أي مكان تحتاج فيه إلى تمثيل متجهي ثابت للنص بدلا من إجابة مولّدة، فهذا النموذج مرشح.
تستدعيه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرّف النموذج "qwen/qwen3-embedding-4b". ولأن الواجهة تتبع اصطلاح تضمينات OpenAI، فإنك ترسل نصك في حقل input وتستقبل متجهات التضمين في الاستجابة، مما يبقي مكتبات عميل OpenAI ومسارات الشيفرة الحالية عاملة بأقل تغييرات. لاحظ أن قائمة المعاملات المدعومة لهذا النموذج فارغة، لذا لا تفترض توفر خيارات مثل dimensions أو encoding format أو عناصر التحكم في الاقتطاع؛ أرسل المدخل واعتمد على القيم الافتراضية التي تطبقها نقطة النهاية.
فيما يتعلق بالحدود، الحد الرئيسي الذي يجب تذكره هو أن هذا نموذج للتضمين فقط. لن يجيب على الأسئلة أو يتبع التعليمات أو ينتج مخرجا حواريا، لذا إذا كنت تحتاج إلى توليد نص أو استدعاء أدوات أو استدلال، فإن نموذج محادثة أو إكمال هو الأنسب ويجب أن يكون هذا خلفه كمكوّن الاسترجاع. تحقق أيضا من بقاء مدخلاتك ضمن سياق 32768 رمزا، لأن المستندات الأطول تحتاج إلى تقسيم قبل التضمين.
كيف تستدعي Qwen: Qwen3 Embedding 4B API
- أنشئ مفتاح API في لوحة التحكم.
- ثبّت حزمة openai SDK الرسمية للغتك.
- اضبط baseURL على https://api14.com/api/v1 وmodel على "qwen/qwen3-embedding-4b".
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "qwen/qwen3-embedding-4b",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
المواصفات
- طول السياق
- 32,768
- الحد الأقصى للإخراج
- 29,491
- الإدخال
- text
- الإخراج
- embeddings
الطلبات على api14 · آخر 7 أيام
Qwen: Qwen3 Embedding 4B: الأسئلة الشائعة
- كم تكلفة Qwen: Qwen3 Embedding 4B API؟
- تكلفة Qwen: Qwen3 Embedding 4B هي الإدخال 0.07 US$ / مليون رمز. تُخصم من رصيدك بالدولار للطلبات الناجحة فقط؛ أما الطلبات الفاشلة فمجانية.
- ما نافذة السياق في Qwen: Qwen3 Embedding 4B؟
- يقرأ Qwen: Qwen3 Embedding 4B حتى 32,768 رمز في الطلب الواحد، الموجّه والسجل والمستندات معًا. ويكتب حتى 29,491 رمز إخراج في كل استجابة.
- ماذا يستطيع Qwen: Qwen3 Embedding 4B أن يفعل؟
- يقبل Qwen: Qwen3 Embedding 4B text ويعيد embeddings.
- كيف أستدعي Qwen: Qwen3 Embedding 4B من الكود الخاص بي؟
- وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api14.com/api/v1 واضبط model على "qwen/qwen3-embedding-4b"، دون أي تغييرات أخرى في الكود. انسخ مثالًا جاهزًا من لوحة الكود في هذه الصفحة.
- ما بدائل Qwen: Qwen3 Embedding 4B؟
- نماذج تضمينات مماثلة بسعر قريب: VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite, OpenAI: Text Embedding 3 Small, Perplexity: Embed V1 4B. تعمل جميعها بمفتاح API نفسه، فالتبديل مجرد تغيير سلسلة واحدة.
مجتمع Qwen: Qwen3 Embedding 4B
موضوع جديدلا توجد مواضيع في هذا المجتمع بعد. افتح أول موضوع عن Qwen: Qwen3 Embedding 4B.