通义千问 · Embedding & Rerank在售2026-07-15 发布
qwen3.7-text-embedding
百炼当前性能最强的文本向量模型，与 text-embedding-v4 同价，单条可处理更长文本。
输入 · 每百万 token
0.5 元
输出 · 每百万 token
不适用
上下文
128K
能力
文本向量
适合
- 知识库检索与 RAG
- 多语言语义搜索
- 长文本向量化
不太适合
- 文本生成
- 图片或视频检索（需用多模态向量模型）
能力
推理—
编程—
写作—
中文强
速度—
国内怎么用
官方网页 / App
可直接使用
官方 API
国内直连
模型定位
qwen3.7-text-embedding 是 2026-07-15 上线的多语言文本向量模型，官方文档称其为当前性能最强的文本向量模型。
适合场景
适合企业知识库检索、RAG 问答、语义搜索、文本聚类与去重等。
价格与上下文
中国内地（北京）价格 0.5 元 / MTok，Batch 调用 0.25 元 / MTok；单次最多 128,000 tokens；可选向量维度 2560 / 2048 / 1536 / 1024（默认）/ 768 / 512 / 256。另有更便宜的轻量版 qwen3.7-text-embedding-flash（0.125 元 / MTok）。
选择建议
新建检索项目建议优先用它替代 text-embedding-v4；成本敏感时可选 flash 版本。
Embedding & Rerank 在售版本
| 版本 | 发布 | 输入 / 输出 | 最擅长 |
|---|---|---|---|
| qwen3.7-text-embedding 当前 | 07-15 | 0.5 元 / 不适用 | 知识库检索与 RAG |
| qwen3-rerank | — | 文本输入 0.5 元 / 不适用 | 检索重排 |
| text-embedding-v4 | — | 0.5 元 / 不适用 | 知识库检索 |