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Incrustaciones
copyright CC BY-NC 4.0
open_in_new Publicación de lanzamiento

jina-embeddings-v5-omni-nano

Integraciones multimodales compactas para despliegue en el borde
Licencia
copyright CC-BY-NC-4.0
Fecha de lanzamiento
calendar_month
2026-05-07
Aporte
abc
Texto
image
Imagen
audiotrack
Audio
videocam
Video
picture_as_pdf
PDF
arrow_forward
Producción
more_horiz
Vector
Dimensiones Matryoshka help_outline
32
64
128
256
512
768
Detalles del modelo
Parámetros: 1.0B
Longitud del token de entrada: 8K
Dimensión de salida: 768
Modelo base help_outline
open_in_new
jina-embeddings-v5-text-nano
Idiomas entrenados help_outline
32 idiomas
Idiomas admitidos help_outline
108 idiomas
Cuantizaciones help_outline
GGUF
Soporte para Apple Silicon help_outline
MLX
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jina-embeddings-v3
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Tareas admitidas
search Recuperación
compare_arrows Coincidencia de texto
bubble_chart Agrupamiento
label Clasificación
Disponible a través de
Elastic Inference Service
API de Jina
AWS SageMaker
Hugging Face
Air-gapped
Gráfico de E/S 1

Texto

jina-embeddings-v5-omni-nano

Imagen

Tarea

Vector

Gráfico de E/S 2

Texto

jina-embeddings-v5-omni-nano

Audio

Tarea

Vector

Gráfico de E/S 3

Texto

jina-embeddings-v5-omni-nano

Video

Tarea

Vector

Gráfico de E/S 4

múltiple

Vector

Texto

jina-embeddings-v5-omni-nano

PDF

Tarea

Pareto fronthelp_outline
MMTEB
RTEB public
MIEB
MAEB
chevron_leftchevron_right
30M100M300M1B3.0B10B20406080bekko-embedding-v1-a25mbge-large-enbge-large-en-v1.5bge-m3bge-small-en-v1.5BOOM-4B-v1e5-base-v2e5-mistral-7b-instructF2LLM-v2-0.6BF2LLM-v2-14BF2LLM-v2-330MF2LLM-v2-4BF2LLM-v2-80Mgranite-embedding-small…GritLM-7Bjina-embeddings-v2-base…jina-embeddings-v2-smal…jina-embeddings-v3jina-embeddings-v5-omni…jina-embeddings-v5-text…jina-embeddings-v5-text…KaLM-mini-v2.5LaBSEMoD-EmbeddingNemotron-3-Embed-8BNV-Embed-v2Octen-Embedding-0.6BOcten-Embedding-4BOcten-Embedding-8Bparaphrase-multilingual…paraphrase-multilingual…potion-multilingual-128Msnowflake-arctic-embed-…UAE-Large-V1voyage-4-nanojina-embeddings-v5-omni…Parameters (log)nDCG@10
This model
On the front
Jina AI
Other
RTEB public
64.08
Parameters
986M
Rank by score
21 / 62
Pareto front
Behind it
Distribución de valoreshelp_outline
AUC 0.8242
Corpus
Pares de traducción
Búsqueda documental
Código
Imagen / banner
Imagen / logotipo
Tarea
classification
clustering
retrieval.passage
retrieval.query
retrieval.query → retrieval.passage
text-matching
0.7930.400.500.600.700.80
Relacionados20.2%
Negativo difícil1.7%
No relacionados1.1%
Umbrales recomendados
FPR 0.1 · 0.722
FPR 0.01 · 0.793
FPR 0.001 · 0.841
FPR 0.0001 · 0.865
equilibrado · 0.678
AUC
0.8242
Techo de ruido
0.840
Caída de exhaustividad
0.557
Pares medidos
119 / 11k
Este modelo comparte su torre de texto con jina-embeddings-v5-text-nano. Las distribuciones que se muestran son las de ese modelo, con el que coincide hasta la precisión fp16 del transporte.
Componentes del vectorhelp_outline
-0.180.000.19
σ 0.0361 · 183k valores
Geometría del embeddinghelp_outline
0768
Media por dimensión, pasa el cursor para ver el rango
Suelo de ruido
0.288
Dim. efectivas
69 / 768
Truncado de dimensioneshelp_outline
3264128256512768
text-matching · Umbral según las dimensiones solicitadas
Pares de idiomashelp_outline
de-ruen-deen-koen-zhja-ko
Dispersión del umbral entre pares: 0.027
Elige modelos para comparar
Publicaciones (1)
SIGIR 2026
mayo 11, 2026
jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

Descripción general

jina-embeddings-v5-omni-nano (~1.04B parámetros) es la variante compacta de la familia v5-omni, diseñada para hardware de borde y comercial. Extiende jina-embeddings-v5-text-nano con las mismas capacidades multimodales: entradas de texto, imágenes, vídeo y audio en un espacio vectorial compartido. Las salidas de solo texto son idénticas a jina-embeddings-v5-text-nano. El modelo produce incrustaciones de 768 dimensiones con truncamiento Matryoshka a 32 dimensiones y admite una longitud de contexto de token de 8K.

Métodos

Sigue el mismo entrenamiento de tercera etapa que omni-small, extendiendo jina-embeddings-v5-text-nano. La red troncal de texto EuroBERT-210M y los adaptadores LoRA están congelados. Los proyectores multimodales conectan un codificador de visión SigLIP2 Base y un codificador de audio Whisper-large-v3 a la red troncal de texto. Los datos y objetivos de entrenamiento son idénticos a los de omni-small.

Actuación

El rendimiento en texto plano es idéntico al de jina-embeddings-v5-text-nano. El rendimiento multimodal es ligeramente inferior al de omni-small debido al espacio de incrustación más reducido (768 frente a 1024 dimensiones) y a la estructura de texto más pequeña, pero mantiene una sólida alineación entre modos. Optimizado para CPU y hardware de borde donde el modelo omni-small, de mayor tamaño, no puede ejecutarse.

Guía

Mismo patrón de uso que omni-small con la misma selección de adaptador LoRA y manejo de entrada multimodal. Diferencias clave: espacio de salida de 768 dimensiones (truncamiento Matryoshka a 32) y ventana de contexto de 8K. La variante nano se ejecuta en hardware estándar sin aceleración por GPU. Las incrustaciones de solo texto son compatibles directamente con jina-embeddings-v5-text-nano.
Blogs que mencionan este modelo
mayo 12, 2026 • 7 minutos de lectura
jina-embeddings-v5-omni: Embeddings for Text, Image, Audio and Video
One model, four modalities: text, image, audio, video. Best-in-class omni embeddings in 1.6B and 0.9B.
Han Xiao
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