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Qwen3-VL-Embedding和Reranker是基于Qwen3-VL的多模态检索与排序模型，采用双塔和单塔架构，在MMEB-V2基准测试中取得77.8分SOTA成绩。支持文本、图像、视频等多模态输入，通过MRL和QAT技术实现高效推理。文章详细解析了模型架构、训练策略和实现细节，并在GUI-Agent知识增强场景中展示了落地应用。

摘要

Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 是基于 Qwen3-VL 基础模型构建的多模态检索与排序模型系列，在 MMEB-V2 基准测试中取得了 77.8 分的 SOTA 成绩。本文深入解析其架构设计、训练策略和核心实现，并通过代码实践展示如何在实际场景中应用这些模型。Figure 1: 统一多模态表示空间示意图。Qwen3-VL-Embedding 将多源数据（文本、图像、视觉文档和视频）映射到共同的语义流形

1. 背景与问题定义

1.1 多模态检索的挑战

多模态内容的爆炸式增长，其中充斥着图像、文档截图、视频等多样化数据模态，这要求检索系统能够：

• 跨模态理解：理解文本与图像/视频之间的语义关联
• 统一表示空间：将不同模态映射到同一语义空间
• 细粒度排序：对候选结果进行精确的相关性评分

1.2 现有方案的局限

虽然 CLIP 等模型在图像-文本对齐方面取得了成功，但面对复杂多模态检索任务时仍存在不足：

• 模态覆盖有限：难以处理视频、视觉文档等复杂模态
• 任务泛化能力弱：在分类、QA、检索等不同任务间性能不平衡
• 部署效率低：缺乏灵活的维度选择和量化支持

Qwen3-VL-Embedding 系列通过基于 VLM 的统一架构和多阶段训练策略，有效解决了这些问题。

2. 架构设计

2.1 整体架构

Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 采用双塔（Dual-Tower）和单塔（Single-Tower）两种架构，分别服务于召回和精排两个阶段：

模型规格：

2.2 Embedding 模型：双塔架构

Embedding 模型采用双塔架构，分别对query和文档进行独立编码，适合大规模检索场景：

核心特点：

• 独立编码：query和文档可独立编码，支持离线索引构建
• 高效检索：通过余弦相似度快速计算相关性
• 灵活输入：支持文本、图像、视频及其组合

输入模板：

<|im_start|>system{Instruction}<|im_end|><|im_start|>user{Instance}<|im_end|><|endoftext|>

2.3 Reranker 模型：单塔架构

Reranker 模型采用单塔架构，通过交叉注意力机制进行深度交互：

核心特点：

• 深度交互：Query 和 Document 在同一序列中进行交叉注意力计算
• 精确评分：通过预测 “yes”/“no” token 的概率计算相关性分数
• 细粒度判断：能够捕捉微妙的语义差异

输入模板：

<|im_start|>systemJudge whether the Document meets the requirements based on the Query and the Instruct provided. Note that the answer can only be "yes" or "no".<|im_end|><|im_start|>user<Instruct>: {Instruction}<Query>: {Query}<Document>: {Document}<|im_end|>

3. 核心实现解析

3.1 Embedding 模型实现

基于代码分析，Embedding 模型的核心实现包含以下几个关键组件：

3.1.1 模型封装类

设计要点：

• 继承Qwen3VLPreTrainedModel，复用 Qwen3-VL 的视觉-语言理解能力
• 直接返回 hidden states，不进行生成任务的前向传播

3.1.2 特征提取与池化

Embedding 模型的关键在于如何从模型的 hidden states 中提取固定维度的向量表示：

为什么使用最后一个 token：

• <|endoftext|>token 位于序列末尾，聚合了所有上下文信息
• 相比平均池化，最后一个 token 能更好地保留序列的语义完整性
• 与训练时的目标一致（使用最后一个 token 的 hidden state）

3.1.3 多模态输入处理

模型支持灵活的输入格式，包括文本、图像、视频及其组合：

def format_model_input(self, text=None, image=None, video=None, instruction=None, fps=None, max_frames=None): """格式化多模态输入为对话格式""" conversation = [ {"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": instruction or self.default_instruction}]}, {"role": "user", "content": content} ] # 处理视频输入 if video: if isinstance(video, list): # 帧序列：均匀采样 video_content = sample_frames(video_content, self.num_frames, self.max_frames) elif isinstance(video, str): # 视频文件：按 fps 采样 video_kwargs = {'fps': fps or self.fps, 'max_frames': max_frames or self.max_frames} content.append({'type': 'video', 'video': video_content, **video_kwargs}) # 处理图像输入 if image: content.append({ 'type': 'image', 'image': image_content, "min_pixels": self.min_pixels, # 最小像素数：4×32×32 = 4096 "max_pixels": self.max_pixels # 最大像素数：1800×32×32 ≈ 1.8M }) # 处理文本输入 if text: content.append({'type': 'text', 'text': text}) return conversation

关键参数：

• 图像分辨率控制：min_pixels=4096,max_pixels=1843200（约 1280×1440）
• 视频采样策略：默认 1 FPS，最多 64 帧，总像素预算约 786 万像素
• 动态分辨率：保持宽高比的同时限制 token 消耗

3.1.4 完整推理流程

def process(self, inputs: List[Dict[str, Any]], normalize: bool = True): """完整的 Embedding 生成流程""" # 1. 格式化输入为对话格式 conversations = [self.format_model_input( text=ele.get('text'), image=ele.get('image'), video=ele.get('video'), instruction=ele.get('instruction'), fps=ele.get('fps'), max_frames=ele.get('max_frames') ) for ele in inputs] # 2. 预处理：tokenize + 视觉特征提取 processed_inputs = self._preprocess_inputs(conversations) processed_inputs = {k: v.to(self.model.device) for k, v in processed_inputs.items()} # 3. 前向传播 outputs = self.forward(processed_inputs) # 4. 池化：提取最后一个 token 的 hidden state embeddings = self._pooling_last( outputs['last_hidden_state'], outputs['attention_mask'] ) # 5. L2 归一化（用于余弦相似度计算） if normalize: embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=-1) return embeddings

3.2 Reranker 模型实现

Reranker 模型的核心在于如何计算 Query-Document 对的相关性分数：

3.2.1 相关性分数计算

设计原理：

• 利用语言模型 head 中 “yes” 和 “no” token 的权重差
• 通过sigmoid(logit_yes - logit_no)计算相关性概率
• 相比直接分类，这种方式能更好地利用预训练模型的语义理解能力

3.2.2 输入格式化

Reranker 需要将 Query 和 Document 组合到同一序列中：

4. 训练策略

4.1 多阶段训练流程

Qwen3-VL-Embedding 采用三阶段训练策略，逐步提升模型性能：

Stage 1: 对比预训练（Contrastive Pre-training）

目标：在大规模合成数据上建立基础的相关性理解能力

数据：使用 Qwen3-VL-32B 生成的多模态、多任务合成数据

损失函数：扩展的 InfoNCE 损失

其中 包含：

• 正样本对
• K 个硬负样本
• Batch 内其他query
• Batch 内其他文档

关键技巧：False Negative 掩码机制

当相似度分数过高时，可能是误判的负样本，需要掩码避免错误优化。

Stage 2: 多任务对比学习与监督微调

目标：在高质量数据上提升多任务性能

数据：精选的公开数据集 + 内部数据 + 采样合成数据

改进：

• 使用 Stage 1 训练的模型进行数据挖掘，提升数据质量
• 针对不同任务类型设计专门的对比目标
• 同时训练 Reranker 模型

损失函数调整：移除 query-query 和 document-document 对比项，专注于 query-document 对齐

Stage 3: 蒸馏与模型合并

目标：从 Reranker 中蒸馏相关性判别能力

流程：

1. 蒸馏：使用 Reranker 生成细粒度相关性分数，指导 Embedding 模型训练
2. 模型合并：将蒸馏后的模型（s2）与 Stage 2 模型（s1）合并，平衡检索和分类/QA 任务性能

4.2 数据合成策略

Figure 3 & 4: 训练数据中不同类别的分布（左）和数据合成种子池的分布（右）

4.2.1 种子池构建

1. 质量过滤：过滤低分辨率、异常宽高比的素材
2. 结构优化：视频场景切分、去除静态/损坏片段
3. 细粒度标注：使用 Qwen3-VL-32B 生成类别标签
4. 跨模态对齐：使用 GME 模型过滤低置信度或视觉-文本不对齐的样本
5. 类别重平衡：确保各类别数据分布均衡

4.2.2 任务特定数据合成

图像任务：

• 分类：图像 + 分类指令 → 类别标签
• 问答：图像 + 问题 → 答案
• 检索：搜索文本 → 候选图像

视频任务：

• 分类：视频 + 分类任务 → 类别
• 问答：视频 + 问题 → 答案
• 检索：文本描述 → 候选视频
• 时刻检索：文本query + 关键帧 → 视频片段

4.3 硬负样本挖掘

硬负样本在对比学习中至关重要：关键参数：

• threshold_positive：正样本分数阈值
• margin：安全边距，避免误判负样本

5. 高效推理技术

5.1 Matryoshka Representation Learning (MRL)

MRL 允许在训练时同时优化多个维度的表示，推理时可根据存储和计算约束灵活选择维度：优势：

• 无需重训练即可调整维度
• 在存储和性能间灵活权衡
• 训练时只需覆盖足够密集的维度集合

5.2 Quantization-Aware Training (QAT)

通过量化感知训练，模型在低精度（int8 或 binary）下仍能保持性能：量化效果：

• int8 量化：性能损失可忽略（< 1%）
• Binary 量化：性能下降明显，但随着维度降低影响增大Figure 6: 不同嵌入维度和量化方案下的性能分析（MSMARCO 和 VL3-Syn 数据集），展示了 MRL 和 QAT 技术在文本检索和跨模态图像检索任务上的性能表现，可以看到在合理维度范围内，性能下降是可接受的。

6. 性能评估

6.1 MMEB-V2 基准测试

Qwen3-VL-Embedding-8B 在 MMEB-V2 基准测试中取得了77.8 分的综合成绩，排名第一：

关键亮点：

• 图像任务：80.1 分，在分类、QA、检索、定位等任务上全面领先
• 视频任务：67.1 分，相比其他模型有显著提升
• 视觉文档：82.4 分，在 VDR、VisRAG 等任务上表现优异

6.2 训练阶段性能分析

Figure 7 展示了图像空间分辨率和视频时间/空间粒度对模型性能的影响，可以看到性能随资源消耗增加而提升，但在最高消耗水平时出现轻微回归。

观察：

• Stage 2 蒸馏后，检索任务性能显著提升，但分类/QA 任务略有下降
• Stage 3 模型合并成功平衡了各项任务性能

6.3 Reranker 性能

Reranker 模型相比基础 Embedding 模型有1.7-4.1 分的提升。

6.4 纯文本任务性能

在 MMTEB 多语言基准测试中，Qwen3-VL-Embedding-8B 取得了67.9 分的平均任务分数，与同规模的纯文本 Embedding 模型性能相当：

虽然多模态能力带来了一定的文本性能损失，但仍在可接受范围内。

7. 在 GUI-Agent 中的知识增强落地考量

GUI-Agent（图形界面智能体）作为能够理解和操作图形界面的 AI 系统，其核心挑战在于如何从屏幕截图、UI 元素、文档图像等多模态信息中提取知识，并基于这些知识做出准确的决策。Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 为 GUI-Agent 提供了强大的多模态知识检索与增强能力。

7.1 GUI-Agent 的知识增强需求

GUI-Agent 在执行任务时面临以下知识检索需求：

1. 屏幕理解与上下文检索

• 场景：Agent 需要理解当前屏幕截图，检索相关的操作文档、教程或历史经验
• 挑战：屏幕截图包含复杂的 UI 布局、文本、图标等混合信息
• 解决方案：使用 Qwen3-VL-Embedding 将屏幕截图编码为向量，在知识库中检索相似的操作场景

2. 文档与界面元素的跨模态匹配

• 场景：用户查询"如何登录"，需要匹配包含登录界面截图的操作文档
• 挑战：查询是文本，知识库包含截图、PDF 页面等视觉内容
• 解决方案：利用统一的多模态表示空间，实现文本查询与视觉文档的语义对齐

3. 操作步骤的精确排序

• 场景：检索到多个相关操作步骤，需要按相关性排序
• 挑战：需要理解查询意图与候选步骤的细粒度匹配度
• 解决方案：使用 Reranker 模型对候选结果进行精确排序

7.2 架构设计

在 GUI-Agent 中集成 Qwen3-VL-Embedding 和 Reranker 的典型架构：

class GUIAgentKnowledgeBase: """GUI Agent 知识增强系统""" def __init__(self): # 初始化 Embedding 和 Reranker 模型 self.embedder = Qwen3VLEmbedder( model_name_or_path="./models/Qwen3-VL-Embedding-2B", default_instruction="Retrieve relevant GUI operation knowledge." ) self.reranker = Qwen3VLReranker( model_name_or_path="./models/Qwen3-VL-Reranker-2B" ) # 向量数据库（如 Milvus、Qdrant） self.vector_db = None def index_knowledge(self, knowledge_items): """索引知识库：支持文本、截图、PDF 页面等""" for item in knowledge_items: # 多模态输入：文本描述 + 截图/PDF 页面 embedding = self.embedder.process([{ "text": item.get("description", ""), "image": item.get("screenshot", None), "instruction": "Represent GUI operation knowledge." }]) # 存储到向量数据库 self.vector_db.insert(item["id"], embedding) def retrieve(self, query_screenshot, query_text, top_k=10): """检索相关知识""" # 1. 生成查询向量（屏幕截图 + 文本描述） query_emb = self.embedder.process([{ "image": query_screenshot, "text": query_text, "instruction": "Retrieve relevant GUI operation knowledge." }]) # 2. 向量检索 Top-K 候选 candidates = self.vector_db.search(query_emb, top_k=top_k) # 3. Reranker 精排 rerank_inputs = { "query": { "image": query_screenshot, "text": query_text }, "documents": [ { "text": cand["description"], "image": cand["screenshot"] } for cand in candidates ] } scores = self.reranker.process(rerank_inputs) # 4. 返回排序后的结果 ranked_results = sorted( zip(candidates, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True ) return ranked_results

7.3 关键落地考量

7.3.1 知识库构建

多模态知识组织：

• 操作文档：文本描述 + 关键步骤截图
• 历史经验：成功/失败的操作序列，包含屏幕截图
• UI 组件库：常见 UI 元素的截图与功能描述
• 错误案例：错误截图 + 解决方案文本

索引策略：

# 示例：索引操作文档knowledge_items = [ { "id": "login_guide_001", "description": "用户登录操作指南：点击登录按钮，输入用户名和密码", "screenshot": "screenshots/login_page.png", "category": "authentication", "steps": ["点击登录", "输入用户名", "输入密码", "点击确认"] }, # ... 更多知识项]

7.3.2 查询优化

多模态查询构建：

• 屏幕截图：当前 GUI 状态
• 用户意图文本：自然语言描述的操作目标
• 上下文信息：历史操作、错误信息等

Instruction 定制：

# 针对不同场景定制 instructioninstructions = { "operation_guide": "Retrieve GUI operation guides matching the current screen.", "error_solution": "Find solutions for the error shown in the screenshot.", "ui_component": "Identify UI components and their functions in the screenshot."}

7.3.3 性能优化

批量处理：

• GUI Agent 可能需要同时处理多个屏幕截图
• 使用批量编码提升吞吐量

def batch_retrieve(self, queries, batch_size=8): """批量检索，提升效率""" query_embs = [] for query in queries: emb = self.embedder.process([{ "image": query["screenshot"], "text": query["text"] }]) query_embs.append(emb) # 批量向量检索 all_results = self.vector_db.batch_search(query_embs, top_k=10) # 批量 Rerank rerank_results = [] for i, candidates in enumerate(all_results): scores = self.reranker.process({ "query": queries[i], "documents": candidates }) rerank_results.append(sorted( zip(candidates, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True )) return rerank_results

MRL 维度选择：

• GUI Agent 场景下，知识库可能包含大量截图
• 使用 MRL 降低存储成本，选择 512 或 1024 维即可

# 使用降维后的 Embeddingembeddings_512 = embeddings[:, :512] # 75% 存储节省，性能损失 < 2%

7.3.4 实时性要求

缓存策略：

• 常见屏幕状态的 Embedding 可以缓存
• Reranker 结果可以缓存，避免重复计算

异步处理：

• Embedding 生成和向量检索可以异步执行
• Reranker 仅在需要高精度时调用

import asyncioasync def async_retrieve(self, query): """异步检索，提升响应速度""" # 并行执行 Embedding 和向量检索 query_emb, candidates = await asyncio.gather( self.embedder.process_async([query]), self.vector_db.search_async(query_emb) ) # Reranker 可以按需调用 if len(candidates) > 5: return self.reranker.process(...) return candidates

7.4 总结

Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 为 GUI-Agent 提供了强大的多模态知识检索能力，通过统一的表示空间和精确的排序机制，能够有效提升 Agent 的理解和操作能力。在实际落地中，需要重点关注知识库构建、查询优化、性能调优等方面，结合 GUI-Agent 的特点进行定制化设计。

核心优势：

• 多模态统一：文本、截图、PDF 统一编码，实现跨模态检索
• 高精度排序：Reranker 模型确保最相关知识的优先返回
• 工程友好：MRL、量化等特性支持高效部署

落地建议：

• 从核心场景入手，逐步扩展知识库
• 重视知识质量，确保操作文档的准确性和完整性
• 持续优化，基于实际使用反馈迭代改进

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