Alibaba Cloud: Qwen3-VL-Rerank

Qwen3 VL Rerank sắp xếp lại các ứng viên được truy xuất bằng cách sử dụng mức độ liên quan về hình ảnh và văn bản. Nó hữu ích sau bước tìm kiếm ban đầu, khi hệ thống cần chọn ra kết quả đa phương tiện nào trả lời tốt nhất cho truy vấn của người dùng.

So sánh mô hình

qwen3-vl-rerank

Sẵn sàngAlibaba CloudXếp hạng lạiĐồng bộ

Đầu vào / Đầu ra: $0.10 / —
Ngữ cảnh: 120K
Phương thức: Thị giácXếp hạng lại

Về Qwen3-VL-Rerank

Qwen3-VL-Rerank là mô hình reranker đa phương thức của Alibaba. Với một truy vấn có thể là văn bản hoặc hình ảnh, mô hình sẽ chấm điểm các tài liệu ứng viên (có thể chứa văn bản, hình ảnh hoặc video) và trả về kết quả được sắp xếp theo mức độ liên quan. Mô hình này được sử dụng sau bước tìm kiếm vector giai đoạn đầu để chọn ra các kết quả đa phương tiện tốt nhất. Khác với Qwen3.7-Text-Rerank chỉ xử lý văn bản, mô hình này hỗ trợ 33 ngôn ngữ và chấp nhận các ứng viên là hình ảnh và video.

Ưu điểm

Xếp hạng các tài liệu kết hợp văn bản, hình ảnh và video trong một yêu cầu duy nhất.
Bản thân truy vấn có thể là một hình ảnh, cho phép tìm kiếm bằng ảnh chụp màn hình hoặc ảnh chụp thực tế.
Hỗ trợ 33 ngôn ngữ chính cho cả truy vấn và tài liệu.
Một chỉ dẫn tùy chỉnh có thể mô tả ý nghĩa của sự liên quan đối với tác vụ của bạn.

Khi nào nên chọn model khác

Mô hình hỗ trợ 33 ngôn ngữ, trong khi Qwen3.7-Text-Rerank hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn cho văn bản thuần túy.
Số lượng tài liệu bị giới hạn cho mỗi yêu cầu, với số lượng hình ảnh và video ít hơn so với các đoạn văn bản.
Video phải được cung cấp qua URL và không phải định dạng hình ảnh nào cũng được chấp nhận.

Bắt đầu

Tạo API key
Tạo API key trong Console để dùng cho mọi mô hình trên nền tảng.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Sao chép ví dụ cho ngôn ngữ của bạn và chạy nó với endpoint.

Xếp hạng lạiĐiểm cuối 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."
  ]
}'

Tham số

Xếp hạng lại

Tham số	Giá trị và giới hạn	Mặc định	Ghi chú
`documents`	Số đầu vào: ≥ 1, ≤ 1000	Chưa cung cấp	Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters.
`query`	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp	Required non-empty text with at most 32000 characters.
`return_documents`	true, false	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp
`top_n`	≥ 1	Chưa cung cấp	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.

Giá

Giá Verified áp dụng cho Verified, thường rẻ hơn trên hầu hết các model. Giá Official là giá niêm yết từ nhà phát triển, áp dụng cho route Official ổn định hơn. Auto sẽ tính phí dựa trên route hoàn thành yêu cầu.

Default

mỗi 1M token

Giá Official: Đầu vào $0.10 / Văn bản Đầu vào $0.10 / Hình ảnh Đầu vào $0.258
Giá Verified: —
Giảm giá: —

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Default	Đầu vào $0.10 / Văn bản Đầu vào $0.10 / Hình ảnh Đầu vào $0.258	—	—

Sử dụng & hoạt động

Tỷ lệ thành công là tỷ lệ yêu cầu hoàn tất. Độ trễ là thời gian của một phản hồi đầy đủ; P95 nghĩa là 95% yêu cầu hoàn thành trong khoảng thời gian đó.

Mức sử dụng & tình trạng

24 giờ qua

Yêu cầu
Tỷ lệ thành công
Độ trễ P95
Tổng token

Hiệu năng mô hình

Cập nhật lần cuối 08:49 1 thg 11, 2026 UTC

Các chỉ số sẽ xuất hiện sau khi đạt ngưỡng về quyền riêng tư và khối lượng dữ liệu.

Dữ liệu dựa trên các yêu cầu tổng hợp của người dùng, không bao gồm các kiểm tra trạng thái.

Mở trong Console

Mở Qwen3-VL-Rerank trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử qwen3-vl-rerank với rerank tại /v1/rerank. Hiển thị kết quả và chi phí.

Tình huống sử dụng

Phù hợp cho

Thị giác

Tìm kiếm hình ảnh sản phẩm
Xếp hạng lại các mặt hàng sản phẩm dựa trên ảnh của khách hàng để các kết quả khớp nhất về hình ảnh và văn bản xuất hiện đầu tiên.
RAG đa phương thức
Sắp xếp các ảnh chụp màn hình, slide và đoạn văn bản được truy xuất cho một câu hỏi trước khi chúng được gửi đến mô hình trả lời.
Tra cứu clip video
Chọn các clip trả lời tốt nhất cho một truy vấn văn bản từ một nhóm các video ứng viên.

Ví dụ prompt

Truy vấn: nồi gang tráng men màu đỏ có nắp. Hãy xếp hạng các ảnh sản phẩm và mô tả này theo mức độ liên quan.

Chỉ dẫn: ưu tiên các tài liệu hiển thị hộp thoại lỗi. Truy vấn: ảnh chụp màn hình của lỗi tải lên.

Xếp hạng năm clip bài giảng này cho câu hỏi 'gradient clipping hoạt động như thế nào'.

Mô hình này có giá theo điều kiện. Chỉ tổng token hàng tháng không thể tạo ước tính đáng tin cậy; hãy dùng bảng giá chi tiết theo thông số yêu cầu, bộ nhớ đệm và khung giờ áp dụng.

FAQ

Qwen3-VL-Rerank làm gì?

Mô hình sắp xếp lại các kết quả ứng viên theo mức độ liên quan đến truy vấn. Cả truy vấn và ứng viên đều có thể bao gồm văn bản, hình ảnh và video, vì vậy nó hoạt động hiệu quả cho việc truy xuất đa phương tiện nơi một reranker chỉ có văn bản không thể đánh giá được hình ảnh.

Nó khác gì so với Qwen3.7-Text-Rerank?

Qwen3-VL-Rerank chấp nhận hình ảnh, video và hỗ trợ 33 ngôn ngữ. Qwen3.7-Text-Rerank chỉ xử lý văn bản nhưng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn và nhiều tài liệu hơn cho mỗi yêu cầu. Hãy lựa chọn dựa trên việc các ứng viên của bạn có chứa yếu tố hình ảnh hay không.

Nó chấp nhận những định dạng phương tiện nào?

Hình ảnh ở các định dạng phổ biến như JPEG, PNG và WEBP, được truyền qua URL hoặc Base64, và video ở định dạng MP4, AVI hoặc MOV, chỉ được truyền qua URL.

Tôi có thể điều chỉnh những gì được coi là liên quan không?

Có. Một tham số chỉ dẫn cho phép bạn xác định ý nghĩa của sự liên quan, ví dụ như khớp với một lỗi hoặc phong cách cụ thể. Đây là tùy chọn và kết quả trả về dưới dạng các chỉ mục kèm theo điểm số liên quan.

Nó nằm ở đâu trong quy trình xử lý?

Sau bước truy xuất. Sử dụng các embedding hoặc tìm kiếm từ khóa để thu thập ứng viên, sau đó xếp hạng lại danh sách rút gọn và chuyển các kết quả hàng đầu đi tiếp. Bản thân nó không phải là một chỉ mục tìm kiếm.

Qwen3-VL-Rerank có giá bao nhiêu?

Giá phụ thuộc vào đơn vị tính phí, thông số và mức sử dụng. Hãy so sánh các điều kiện tương đương trong bảng giá chi tiết của mô hình; một mức giá đơn lẻ không quyết định tổng chi phí.

Qwen3-VL-Rerank nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1/rerank làm mặc định cho Qwen3-VL-Rerank. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

Qwen3-VL-Rerank hỗ trợ những thao tác nào?

Qwen3-VL-Rerank hỗ trợ Xếp hạng lại. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.