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TomoroAI

**TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b** is a state-of-the-art ColPali-style multimodal embedding model. It maps text queries, visual documents (images, PDFs) or short videos into aligned multi-vector embeddings. Built by merging **Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct** with **Qwen/Qwen3-Embedding-4B**, this model inherits robust text retrieval capabilities while preserving a full vision stack. It has been fine-tuned on a curated mixture of VDR, ViDoRe-ColPali-Training, VisRAG-Ret-Train-Synthetic-data, and VisRAG-Ret-Train-In-domain-data. It achieves SOTA or competitive performance across **ViDoRe V1-V3** (English and Multilingual) while offering a significantly reduced embedding footprint compared to other full-dim Colpali model alternatives. ColQwen3 generalizes to short videos while learning from image-text retrieval task. This minimal example samples a clip with `torchvision`, encodes queries and frames, then pools frame embeddings with a per-dimension max before MaxSim scoring.

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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