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tomoro-colqwen3-embed-4b

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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수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.

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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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