STACKIT AI Model Serving: Release des neuen Multi-Modal Embedding Modells Qwen3-VL-Embedding-8B
Abschnitt betitelt „STACKIT AI Model Serving: Release des neuen Multi-Modal Embedding Modells Qwen3-VL-Embedding-8B“Wir freuen uns, die Aufnahme von Qwen3-VL-Embedding-8B in unser Portfolio für Shared LLM-Modelle bekannt zu geben. Dies ist ein hochmodernes multimodales Embedding-Modell, das entwickelt wurde, um die Lücke zwischen visuellen und textuellen Daten zu schließen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen rein textbasierten Modellen projiziert Qwen3-VL-Embedding-8B sowohl Text als auch Bilder in einen einheitlichen semantischen Vektorraum. Diese Veröffentlichung ermöglicht leistungsstarke Cross-Modal Retrieval-Funktionen für Ihre Anwendungen, darunter die Text-zu-Bild-Suche, Bild-zu-Text-Suche sowie komplexe multimodale RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation).
Wichtige Upgrades Diese Generation bietet umfassende Verbesserungen bei der Vektordarstellung und der Abfragegenauigkeit:
- Einheitliche Multimodalität: Berechnet semantische Embedding-Vektoren aus Chat-Nachrichten, die sowohl Text als auch Bilder enthalten.
- High-Fidelity Embeddings: Verfügt über eine Ausgabedimension von 4096 und 8 Milliarden Parameter für tiefe semantische Nuancen.
- Erweiterter Kontext: Unterstützt eine maximale Eingabe von 32.000 Token, was die Verarbeitung umfangreicher Dokumente und hochauflösender visueller Eingaben ermöglicht.
- Mehrsprachigkeit: Optimierte Unterstützung für über 30 Sprachen.
Entdecken Sie unser vollständiges Modellportfolio und greifen Sie auf detaillierte Beispiele und Tutorials in unserer Dokumentation zu. Unser STACKIT Help Center steht Ihnen bei Fragen jederzeit zur Verfügung.