本申请实施例公开了一种模型训练方法、模型应用方法和相关装置，由于固定取值类特征的特征取值较为固定，因此即使某一样本内容对应的内容信息量较少，该固定取值类特征的每个特征取值也有较多对应的内容信息可以进行模型训练，因此在模型训练过程中会通过默认值来替代非固定取值类特征的取值，以此生成对比的向量进行对比训练，通过第一损失函数使模型学习到如何基于固定取值类特征生成能够体现样本内容特异性的向量表达，强化固定取值类信息在内容排序时对内容特异性的表达，使模型针对内容信息量较少的样本内容也能够具有较为准确地的内容表达。本申请训练得到的模型可以应用于广告推送、多媒体内容推送等领域。