Word2Vec模型的输出是词向量。词向量是一种将单词表示为固定长度的向量的方法，这种向量化的表示可以用于计算机处理，以便在自然语言处理任务中进行各种操作。

  Word2Vec模型使用神经网络模型来学习单词的分布式表示。通过训练一个浅层神经网络，该模型根据单词的上下文来预测单词的概率。在这个过程中，Word2Vec将单词映射到一个固定长度的向量空间中，并且相似的单词在向量空间中距离较近。输出的词向量可以用作其他自然语言处理任务的输入，如信息检索、词义消歧、命名实体识别等。

  Word2Vec模型有两种主要的架构：连续词袋模型（Continuous Bag of Words，CBOW）和Skip-gram模型。在CBOW模型中，模型尝试根据上下文预测目标单词；而在Skip-gram模型中，模型尝试根据目标单词预测上下文。

  Word2Vec的输出可以被视为一个词嵌入空间，其中每个单词都被表示为一个稠密的实值向量。这些向量被用于计算单词之间的相似性，如计算余弦相似度。另外，根据向量的性质，可以进行向量之间的算术操作，例如计算“国王”的向量减去“男性”的向量再加上“女性”的向量，结果可能会接近于“女王”的向量。

  总之，Word2Vec的输出是一组向量化的单词表示，可以用于各种自然语言处理任务。