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向量与重排序

text-embedding-v4

通用文本向量V4版本,是通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型,相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升;在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%;支持64~2048维用户自定义向量维度。

推理服务供应商

text-embedding-v4模型的推理服务供应商为阿里云百炼。

模型能力

  • 华北2(北京)
  • 新加坡

能力项

支持情况

能力项

支持情况

输入模态

Text

输出模态

Text

模型体验

支持

Function Calling

不支持

结构化输出

不支持

联网搜索

不支持

前缀续写

不支持

上下文缓存

不支持

批量推理

支持

模型调优

不支持

上下文限制

参数

参数

最大输入长度

最大输出长度

上下文长度

模型价格

本文仅展示模型调用原价,不包含限时优惠等活动信息,请前往百炼控制台查看活动优惠。
  • 华北2(北京)
  • 新加坡

计费项

价格(元)

单位

向量输入(Batch File)

0.25

每百万tokens

文本输入

0.5

每百万tokens

限流

  • 华北2(北京)
  • 新加坡

参数

RPM(每分钟请求数)

1800

TPM(每分钟tokens)

1,200,000

Token Plan
模型体验
  • 3D模型生成
  • 音乐生成
模型调优
模型压缩目录节点
用量统计与性能监控
资产中心