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Beschleunigen Sie die Such-KI, Token für Token.

Hervorgehoben

jina-ocr-v1: Schnellere Dokumentenanalyse auf kostengünstigen GPUs

jina-ocr-v1 ist ein Vision-Language-Modell mit 3,4 Mrd. Parametern und 570 Mio. aktiven Parametern, das 91,1 Punkte bei OmniDocBench v1.6 und 83,4 Punkte bei olmOCR-Bench erzielt.

September 14, 2026 • 9 Minuten gelesen

jina-reranker-v3.5: Schnelleres listweises Reranking mit Hybrid Attention und Self-Distillation

Ein 0,6B Listwise-Reranker, der Qwen3-Reranker-4B auf BEIR übertrifft, bis zu 1,56-mal schneller als v3 neu sortiert (rerankt) und 9,6 nDCG@10 bei der semi-strukturierten Suche gewinnt.

August 03, 2026 • 11 Minuten gelesen

jina-embeddings-v5-omni: Embeddings für Text, Bild, Audio und Video

Ein Modell, vier Modalitäten: Text, Bild, Audio, Video. Erstklassige Omni-Embeddings mit 1,6 Mrd. und 0,9 Mrd. Parametern.

Mai 12, 2026 • 7 Minuten gelesen

Wissenschaftliche Publikationen

September 02, 2026

jina-ocr-v1: Efficient Document Parsing with Speculative Decoding and Dense Verifiable Rewards

jina-reranker-v3.5: An Efficient Listwise Reranker with Hybrid Attention and Self-Distillation

jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

Februar 17, 2026

jina-embeddings-v5-text: Task-Targeted Embedding Distillation

Januar 22, 2026

Embedding Compression via Spherical Coordinates

Dezember 29, 2025

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

Dezember 04, 2025

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

Oktober 01, 2025

jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking

August 31, 2025

Efficient Code Embeddings from Code Generation Models

jina-embeddings-v4: Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval

ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON

Dezember 17, 2024

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

Dezember 12, 2024

jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images

September 18, 2024

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

September 07, 2024

Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

August 30, 2024

Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever

Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

Februar 26, 2024

Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings

Oktober 30, 2023

Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents

Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models

21 Veröffentlichungen insgesamt.

Hervorgehoben

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September 14, 2026 • 9 Minuten gelesen

jina-ocr-v1: Schnellere Dokumentenanalyse auf kostengünstigen GPUs

jina-ocr-v1 ist ein Vision-Language-Modell mit 3,4 Mrd. Parametern und 570 Mio. aktiven Parametern, das 91,1 Punkte bei OmniDocBench v1.6 und 83,4 Punkte bei olmOCR-Bench erzielt.

August 03, 2026 • 11 Minuten gelesen

jina-reranker-v3.5: Schnelleres listweises Reranking mit Hybrid Attention und Self-Distillation

Ein 0,6B Listwise-Reranker, der Qwen3-Reranker-4B auf BEIR übertrifft, bis zu 1,56-mal schneller als v3 neu sortiert (rerankt) und 9,6 nDCG@10 bei der semi-strukturierten Suche gewinnt.

Mai 12, 2026 • 7 Minuten gelesen

jina-embeddings-v5-omni: Embeddings für Text, Bild, Audio und Video

Ein Modell, vier Modalitäten: Text, Bild, Audio, Video. Erstklassige Omni-Embeddings mit 1,6 Mrd. und 0,9 Mrd. Parametern.

März 11, 2026 • 7 Minuten gelesen

Bootstrapping von Audio-Embeddings aus multimodalen LLMs

Verwandeln Sie jedes multimodale LLM in ein kleines Audio-Embedding-Modell, das CLAP mit 25-mal weniger Daten übertrifft.

März 06, 2026 • 6 Minuten gelesen

Identifizierung von Einbettungsmodellen anhand numerischer Rohwerte

Ein winziger Transformer, der Einbettungsmodelle durch das Lesen von rohen numerischen Ziffern per Fingerabdruck identifiziert. Kein Feature-Engineering.

Februar 19, 2026 • 7 Minuten gelesen

jina-embeddings-v3-text: Neue SOTA kleine mehrsprachige Embeddings

Zwei mehrsprachige Embeddings mit weniger als 1 Milliarde Parametern und erstklassiger Leistung, verfügbar für Elastic Inference Service, Llama.cpp und MLX.

Dezember 04, 2025 • 7 Minuten gelesen

Jina-VLM: Kleines, mehrsprachiges Vision Language Model

Neues 2B Vision-Language-Modell erzielt SOTA bei mehrsprachigem VQA, kein katastrophales Vergessen bei reinen Textaufgaben.

Oktober 03, 2025 • 7 Minuten gelesen

Jina Reranker v3: 0.6B Listwise Reranker für SOTA Multilingual Retrieval

Ein neuer Listwise-Reranker mit 0,6 Milliarden Parametern, der die Anfrage und alle Kandidatendokumente in einem einzigen Kontextfenster berücksichtigt.

September 09, 2025 • 11 Minuten gelesen

Multimodale Vektormodelle in Llama.cpp und GGUF

Wir haben multimodale VektorModelle zu llama.cpp und GGUF gebracht und dabei einige überraschende Probleme aufgedeckt.

September 04, 2025 • 6 Minuten gelesen

Jina Code Embeddings: SOTA Code Retrieval bei 0.5B und 1.5B

Code generierende LLMs → Code-Vektor-Modelle: 0,5B/1,5B Modelle erzielen SOTA-Performance über 25 Code-Retrieval-Benchmarks hinweg.

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