Alibaba Cloud: Qwen3-VL-Rerank

Qwen3 VL Rerank reordena los candidatos recuperados utilizando relevancia visual y textual. Es útil después de una búsqueda inicial, cuando un sistema necesita elegir qué resultados multimedia responden mejor a la consulta del usuario.

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qwen3-vl-rerank

DisponibleAlibaba CloudReclasificarSíncrono

Entrada / Salida: $0.10 / —
Contexto: 120K
Modalidades: VisiónReclasificación

Sobre Qwen3-VL-Rerank

Qwen3-VL-Rerank es el reranker multimodal de Alibaba. Dada una consulta que puede ser texto o una imagen, puntúa documentos candidatos que pueden contener texto, imágenes o vídeos, y los devuelve ordenados por relevancia. Se sitúa después de una búsqueda vectorial de primera etapa para elegir los mejores resultados de medios mixtos. A diferencia de Qwen3.7-Text-Rerank, que solo maneja texto, admite 33 idiomas y acepta candidatos de imagen y vídeo.

Puntos fuertes

Clasifica documentos que mezclan texto, imágenes y vídeos en una sola solicitud.
La consulta en sí puede ser una imagen, lo que permite realizar búsquedas mediante capturas de pantalla o fotografías.
Admite 33 idiomas principales para consultas y documentos.
Una instrucción personalizada puede describir qué significa la relevancia para su tarea.

Cuándo buscar otra opción

Cubre 33 idiomas, mientras que Qwen3.7-Text-Rerank cubre muchos más para texto plano.
El recuento de documentos está limitado por solicitud, con menos imágenes y vídeos que pasajes de texto.
Los vídeos deben enviarse mediante URL y no se aceptan todos los formatos de imagen.

Primeros pasos

Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.

Envía tu primera solicitud

Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.

ReclasificaciónEndpoint de 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."
  ]
}'

Parámetros

Reclasificación

Parámetro	Valores y límites	Predeterminado	Notas
`documents`	Entradas: ≥ 1, ≤ 1000	No especificado	Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters.
`query`	No especificado	No especificado	Required non-empty text with at most 32000 characters.
`return_documents`	true, false	No especificado	No especificado
`top_n`	≥ 1	No especificado	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.

Precios

El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.

Default

Por 1M Token

Precio Official: Entrada $0.10 / Texto Entrada $0.10 / Imagen Entrada $0.258
Precio Verified: —
Descuento: —

	Precio OfficialPor 1M Token	Precio VerifiedPor 1M Token	Descuento
Default	Entrada $0.10 / Texto Entrada $0.10 / Imagen Entrada $0.258	—	—

Uso y actividad

La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.

Uso y disponibilidad

Últimas 24 horas

Solicitudes
Tasa de éxito
Latencia P95
Total de tokens

Desempeño del modelo

Última actualización 1 nov 2026, 8:49 UTC

Las métricas aparecerán una vez que se alcancen los umbrales de privacidad y volumen de datos.

Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.

Abrir en Console

Abre Qwen3-VL-Rerank en Console con un prompt listo para editar o enviar.

Ayúdame a probar qwen3-vl-rerank con rerank en /v1/rerank. Muestra el resultado y el coste.

Casos de uso

Ideal para

Visión

Búsqueda de imágenes de productos
Reordena artículos de productos frente a la foto de un cliente para que las coincidencias visuales y textuales más cercanas aparezcan primero.
RAG multimodal
Ordena capturas de pantalla, diapositivas y pasajes recuperados para una pregunta antes de que pasen al modelo de respuesta.
Búsqueda de clips de vídeo
Elige los clips que mejor responden a una consulta de texto a partir de un conjunto de vídeos candidatos.

Ejemplos de prompts

Consulta: horno holandés de esmalte rojo con tapa. Clasifica estas fotos y descripciones de productos por relevancia.

Instrucción: prefiera documentos que muestren el cuadro de diálogo de error. Consulta: una captura de pantalla de la carga fallida.

Clasifica estos cinco clips de conferencias para la pregunta 'cómo funciona el recorte de gradiente'.

Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.

FAQ

¿Qué hace Qwen3-VL-Rerank?

Reordena los resultados candidatos según su relevancia para una consulta. Tanto la consulta como los candidatos pueden incluir texto, imágenes y vídeo, por lo que funciona para la recuperación de medios mixtos donde un reranker solo de texto no puede evaluar la imagen.

¿En qué se diferencia de Qwen3.7-Text-Rerank?

Qwen3-VL-Rerank acepta imágenes y vídeos y cubre 33 idiomas. Qwen3.7-Text-Rerank solo acepta texto, pero maneja muchos más idiomas y muchos más documentos por solicitud. Elija según si sus candidatos son visuales.

¿Qué formatos de medios acepta?

Imágenes en formatos comunes como JPEG, PNG y WEBP, enviadas por URL o Base64, y vídeos en MP4, AVI o MOV, enviados solo por URL.

¿Puedo controlar qué se considera relevante?

Sí. Un parámetro de instrucción le permite definir qué significa la relevancia, por ejemplo, coincidir con un error o estilo específico. Es opcional y los resultados se devuelven como índices con puntuaciones de relevancia.

¿En qué parte de una canalización se ubica?

Después de la recuperación. Utilice incrustaciones (embeddings) o búsqueda por palabras clave para reunir candidatos, luego reordene la lista corta y pase los mejores resultados. No es un índice de búsqueda por sí mismo.

¿Cuánto cuesta Qwen3-VL-Rerank?

Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.

¿Qué endpoint debe usar Qwen3-VL-Rerank?

Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/rerank para Qwen3-VL-Rerank. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.

¿Qué operaciones soporta Qwen3-VL-Rerank?

Qwen3-VL-Rerank admite Reclasificación. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.