はじめに 最新のテキスト埋め込みモデル「Qwen3-Embedding-0.6B」を使って、日本語のテキスト類似度計算を30行のコードで試してみました。寿司をテーマにした実例で、Google Colab上ですぐに試せる実装を紹介します。備忘録します。 Qwen3-Embedding-0.6Bとは？ Qwen3-Embedding-0.6Bは、Alibaba Cloudが開発した最新のテキスト埋め込みモデルで、日本語を含む100以上の言語に対応しています。0.6Bというコンパクトなパラメータ数ながら、MTEBベンチマークで高い性能を発揮し、最大32,000トークンの長文にも対応できるのが特長です。 実装 以下のコードをGoogle Colabで確認しました。 from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # モデル読み