Alibaba Cloud: Qwen3-VL-Rerank

يقوم Qwen3 VL Rerank بإعادة ترتيب المرشحين المسترجعين باستخدام الملاءمة المرئية والنصية. وهو مفيد بعد البحث الأولي، عندما يحتاج النظام إلى اختيار نتائج الوسائط المختلطة التي تجيب بشكل أفضل على استعلام المستخدم.

مقارنة النماذج

qwen3-vl-rerank

متاحAlibaba Cloudإعادة الترتيب (Rerank)متزامن

الإدخال / الإخراج: $0.10 / —
السياق: 120K
الأنماط: الرؤيةإعادة الترتيب

عن Qwen3-VL-Rerank

Qwen3-VL-Rerank هو نموذج إعادة ترتيب متعدد الوسائط من Alibaba. عند تقديم استعلام قد يكون نصاً أو صورة، يقوم النموذج بتقييم المستندات المرشحة التي قد تحتوي على نصوص أو صور أو مقاطع فيديو، ويعيد ترتيبها حسب الصلة. يعمل النموذج بعد مرحلة البحث المتجهي الأولية لاختيار أفضل النتائج متعددة الوسائط. وعلى عكس Qwen3.7-Text-Rerank الذي يتعامل مع النصوص فقط، يدعم هذا النموذج 33 لغة ويقبل صوراً ومقاطع فيديو كمرشحات.

نقاط القوة

ترتيب المستندات التي تجمع بين النصوص والصور ومقاطع الفيديو في طلب واحد.
يمكن أن يكون الاستعلام نفسه عبارة عن صورة، مما يتيح البحث باستخدام لقطة شاشة أو صورة فوتوغرافية.
يدعم 33 لغة رئيسية للاستعلامات والمستندات.
يمكن لتعليمات مخصصة أن تصف ما تعنيه "الصلة" بالنسبة لمهمتك.

متى تستخدم نموذجاً آخر

يغطي النموذج 33 لغة، بينما يغطي Qwen3.7-Text-Rerank عدداً أكبر بكثير من اللغات للنصوص العادية.
يتم تحديد عدد المستندات لكل طلب، مع عدد أقل من الصور ومقاطع الفيديو مقارنة بالمقاطع النصية.
يجب تقديم مقاطع الفيديو عبر رابط (URL)، ولا يتم قبول جميع تنسيقات الصور.

البدء

إنشاء مفتاح API
أنشئ مفتاح في Console واستخدمه مع جميع النماذج على المنصة.

إرسال طلبك الأول

انسخ المثال الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها وقم بتشغيله مقابل نقطة النهاية (endpoint).

إعادة الترتيبنقطة اتصال TokenLab

POST/v1/rerank

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "operation": "rerank",
  "model": "qwen3-vl-rerank",
  "query": "What is the capital of France?",
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is the capital of Germany."
  ]
}'

المعايير

إعادة الترتيب

المعلمة	القيم والحدود	القيمة الافتراضية	ملاحظات
`documents`	عدد المدخلات: ≥ 1, ≤ 1000	غير متوفر	Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters.
`query`	غير متوفر	غير متوفر	Required non-empty text with at most 32000 characters.
`return_documents`	true, false	غير متوفر	غير متوفر
`top_n`	≥ 1	غير متوفر	Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified.

Public /v1/rerank request schema accepts text query and text documents. Image/video rerank remains outside the current TokenLab public contract.

التسعير

ينطبق سعر Verified على مسار Verified، وهو الأقل تكلفة في معظم النماذج. سعر Official هو السعر المعلن من صانع النموذج وينطبق على مسار Official الأكثر موثوقية. يحاسب خيار Auto بناءً على المسار الذي يكمل الطلب.

Default

لكل 1M Token

سعر Official: المدخلات $0.10 / نص المدخلات $0.10 / صورة المدخلات $0.258
سعر Verified: —
خصم: —

	سعر Officialلكل 1M Token	سعر Verifiedلكل 1M Token	خصم
Default	المدخلات $0.10 / نص المدخلات $0.10 / صورة المدخلات $0.258	—	—

الاستخدام والنشاط

معدل النجاح هو نسبة الطلبات المكتملة. زمن الاستجابة هو مدة الاستجابة الكاملة؛ ويعني P95 أن 95% من الطلبات اكتملت ضمن ذلك الوقت.

الاستخدام والتوفر

آخر 24 ساعة

الطلبات
معدل النجاح
زمن الاستجابة P95
إجمالي الرموز

أداء النموذج

آخر تحديث 01‏/11‏/2026، 8:49 ص UTC

تظهر المقاييس بمجرد استيفاء حدود الخصوصية وحجم البيانات.

تستند البيانات إلى طلبات المستخدمين المجمعة، باستثناء عمليات التحقق من الحالة.

فتح في Console

افتح Qwen3-VL-Rerank في Console وجهز الرسالة للتعديل أو الإرسال.

ساعدني في تجربة qwen3-vl-rerank عبر rerank في /v1/rerank. اعرض النتيجة والتكلفة.

حالات الاستخدام

الأنسب لـ

الرؤية

البحث عن صور المنتجات
إعادة ترتيب عناصر المنتجات مقابل صورة العميل بحيث تظهر المطابقات البصرية والنصية الأقرب أولاً.
توليد معزز بالاسترجاع متعدد الوسائط (Multimodal RAG)
ترتيب لقطات الشاشة والشرائح والمقاطع المسترجعة لسؤال ما قبل إرسالها إلى نموذج الإجابة.
البحث عن مقاطع الفيديو
اختيار المقاطع التي تجيب بشكل أفضل على استعلام نصي من مجموعة من مقاطع الفيديو المرشحة.

أمثلة Prompt

الاستعلام: قدر طهي هولندي مطلي بالمينا باللون الأحمر مع غطاء. رتب صور المنتجات وأوصافها هذه حسب الصلة.

التعليمات: فضل المستندات التي تظهر مربع حوار الخطأ. الاستعلام: لقطة شاشة لعملية التحميل الفاشلة.

رتب مقاطع المحاضرات الخمسة هذه لسؤال 'كيف يعمل قص التدرج (gradient clipping)'.

هذا النموذج بتسعير مشروط. مجاميع الرموز الشهرية وحدها لا تنتج تقديرًا موثوقًا؛ استخدم التسعير التفصيلي لمواصفات الطلب وذاكرة التخزين المؤقت والنافذة الزمنية المعمول بها.

FAQ

ما الذي يقوم به Qwen3-VL-Rerank؟

يقوم بإعادة ترتيب النتائج المرشحة حسب صلتها بالاستعلام. يمكن أن يتضمن كل من الاستعلام والمرشحات نصوصاً وصوراً ومقاطع فيديو، لذا فهو يعمل في حالات الاسترجاع متعدد الوسائط حيث لا يستطيع نموذج إعادة الترتيب النصي فقط تقييم الصورة.

كيف يختلف عن Qwen3.7-Text-Rerank؟

يقبل Qwen3-VL-Rerank الصور ومقاطع الفيديو ويغطي 33 لغة. بينما يأخذ Qwen3.7-Text-Rerank النصوص فقط ولكنه يتعامل مع لغات أكثر بكثير وعدد أكبر من المستندات في كل طلب. اختر النموذج بناءً على ما إذا كانت مرشحاتك بصرية.

ما هي تنسيقات الوسائط التي يقبلها؟

الصور بالتنسيقات الشائعة مثل JPEG وPNG وWEBP، والتي يتم تقديمها عبر رابط (URL) أو Base64، ومقاطع الفيديو بتنسيقات MP4 أو AVI أو MOV، والتي يتم تقديمها عبر رابط (URL) فقط.

هل يمكنني توجيه ما يُعتبر ذا صلة؟

نعم. يتيح لك معامل التعليمات تحديد معنى الصلة، على سبيل المثال مطابقة خطأ معين أو نمط محدد. هذا المعامل اختياري، وتعود النتائج كفهارس مع درجات للصلة.

أين يقع في خط المعالجة؟

بعد الاسترجاع. استخدم التضمينات (embeddings) أو البحث بالكلمات المفتاحية لجمع المرشحات، ثم أعد ترتيب القائمة المختصرة ومرر أفضل النتائج. هو ليس فهرس بحث بحد ذاته.

كم تكلفة Qwen3-VL-Rerank؟

تعتمد الأسعار على وحدة الفوترة والمواصفات والاستخدام. قارن بين الشروط المتطابقة في التسعير التفصيلي للنموذج؛ السعر الواحد لا يحدد التكلفة الإجمالية.

ما نقطة النهاية التي يجب أن يستخدمها Qwen3-VL-Rerank؟

استخدم https://api.tokenlab.sh/v1/rerank كافتراضي لـ Qwen3-VL-Rerank. إذا كانت الصيغة الأصلية للمزود مدعومة فإن API workbench يعرضها أيضاً.

ما العمليات التي يدعمها Qwen3-VL-Rerank؟

Qwen3-VL-Rerank يدعم إعادة الترتيب. اختر عملية في API workbench أعلاه لرؤية نقطة النهاية وعينة الكود المطابقة.