API

Lesen Sie URLs und suchen Sie im Internet nach fundierteren LLMs.

Multimodale, mehrsprachige Einbettungen.

Reranker zur Maximierung der Suchrelevanz.

Elastic Inference Service

Jina-Modelle nativ in Elasticsearch ausführen.

Modellaufgabe

Einbettungen 18

Neubewertete 9

Leser 4

Eingang

Text 23

Bild 7

Audio 2

Video 2

PDF 3

Code 3

HTML 3

Ausgabe

Vektor 16

Multi-Vektor 3

Rang 7

Text/Markdown 4

JSON 1

Parameter

33M

3.8B

Kontextlänge

512

512K

Einsatz

Jina-API 26

Hugging Face 29

AWS 26

Azure 22

GCP 10

Elastic 9

Air-Gapped 29

Lizenz

Apache-2.0 11

CC-BY-NC-4.0 17

Qwen Research 1

Merkmale

Mehrsprachig

18 Modelle

GGUF verfügbar

10 Modelle

Apple Silicon / MLX

7 Modelle

Matryoshka

10 Modelle

Späte Chunking

7 Modelle

Ausblenden veraltet

14 Modelle

Search Foundation Models

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jina-reranker-v3.5

Domänenfähiger listenweiser Reranker für mehrsprachige und strukturierte Suche

jina-embeddings-v5-omni-nano

Kompakte multimodale Einbettungen für den Edge-Einsatz

jina-embeddings-v5-omni-small

Multimodale Einbettungen für Text, Bild, Audio, Video und PDF

jina-embeddings-v5-text-nano

SOTA-Mehrsprachigkeitseinbettungen für den Edge-Einsatz

jina-embeddings-v5-text-small

SOTA-Mehrsprachigkeitseinbettungen mit aufgabenspezifischen Adaptern

Mehrsprachiges Bild-Sprach-Modell für die visuelle Beantwortung von Fragen

jina-reranker-v3

Listwise-Reranker für die mehrsprachige Dokumentensuche nach SOTA

jina-code-embeddings-0.5b

Effiziente Code-Einbettungen aus Code-Generierungsmodellen

jina-code-embeddings-1.5b

Effiziente Code-Einbettungen aus Code-Generierungsmodellen

jina-embeddings-v4

Universelles Einbettungsmodell für multimodales und mehrsprachiges Retrieval

jina-reranker-m0

Mehrsprachiges multimodales Reranking-Modell zum Ranking visueller Dokumente

Ein kleines Sprachmodell zur Konvertierung von reinem HTML in Markdown oder JSON

Mehrsprachige multimodale Einbettungen für Texte und Bilder

jina-embeddings-v3

Frontier-Mehrsprachigkeits-Einbettungsmodell mit SOTA-Leistung

jina-colbert-v2

Der beste mehrsprachige ColBERT mit Top-Leistung beim Einbetten und Neuranking

reader-lm-0.5b

Ein kleines Sprachmodell zur Konvertierung von reinem HTML in Markdown

reader-lm-1.5b

Ein kleines Sprachmodell zur Konvertierung von reinem HTML in Markdown

jina-reranker-v2-base-multilingual

Cross-Encoder-Reranker mit Unterstützung für Mehrsprachigkeit, Funktionsaufrufe und Codesuche.

Multimodale Einbettungsmodelle für Bilder und englischen Text

jina-reranker-v1-tiny-en

Das schnellste Reranker-Modell, am besten geeignet für die zuverlässige Bewertung einer großen Anzahl von Dokumenten

jina-reranker-v1-turbo-en

Die beste Kombination aus schneller Inferenzgeschwindigkeit und präzisen Relevanzwerten

jina-reranker-v1-base-en

Unser erstes Reranker-Modell maximiert die Such- und RAG-Relevanz

jina-colbert-v1-en

Verbessertes ColBERT mit 8K-Token-Länge zum Einbetten und Neuordnen von Aufgaben

jina-embeddings-v2-base-es

Zweisprachige Einbettungen Spanisch-Englisch mit SOTA-Leistung

🇺🇸 🇪🇸

jina-embeddings-v2-base-code

Optimiert für die Suche nach Code und Dokumentzeichenfolgen

jina-embeddings-v2-base-de

Zweisprachige Einbettungen Deutsch-Englisch mit SOTA-Leistung

🇺🇸 🇩🇪

jina-embeddings-v2-base-zh

Zweisprachige Einbettungen Chinesisch-Englisch mit SOTA-Leistung

🇺🇸 🇨🇳

jina-embeddings-v2-base-en

Auf Augenhöhe mit text-embedding-ada002 von OpenAI

jina-embedding-b-en-v1

Die erste Version des Jina-Embedding-Modells, das OG.

Unsere Search Foundation-Modelle

Wir haben die Entwicklung von Suchmodellen seit dem ersten Tag vorangetrieben. Sehen Sie sich unten die Entwicklung unseres Modells an. Bewegen Sie den Mauszeiger oder klicken Sie, um die einzelnen Meilensteine zu entdecken.

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