Embedding-3 是智谱AI 推出的第三代文本向量化模型，在前代基础上全面升级，提供更强的语义理解能力和更灵活的向量维度选择。

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%；

通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。

基于Qwen3-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点。

Tongyi-Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，支持文本、图像、视频3种模态，具有以视觉为中心、全场景性能优异、高性价比的特点。

全新Seed1.6-Embedding-1215，相较于上一代0615版本，新版本实现了多项核心能力升级

Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景。