jina-reranker-v3.5

jina-reranker-v3.5 es un reordenador de documentos multilingüe por lista con 0.6B parámetros y una actualización directa de jina-reranker-v3. Mantiene la misma interfaz de lista de último pero no tarde (LBNL), que clasifica una consulta frente a muchos candidatos en una sola pasada hacia adelante, al tiempo que mejora la robustez del dominio, la clasificación de datos estructurados, la recuperación multilingüe y la eficiencia de la inferencia. Construido sobre Qwen3-0.6B con 28 capas que utilizan atención híbrida 3L2G (capas de ventana deslizante, ventana 1024, intercaladas con capas de atención global y una capa global terminal fija requerida por LBNL) y un proyector MLP ligero (1024→512→512), admite hasta 131K tokens de contexto y clasifica documentos conjuntamente mediante autoatención causal y puntuación de coseno. Alcanza los 63,20 nDCG-10 en BEIR, por encima del 4B Qwen3-Reranker con aproximadamente 7 veces menos parámetros, mientras que se ejecuta entre 1,22 y 1,56 veces más rápido que la versión 3 en contextos de corto a largo plazo.

jina-reranker-v3.5 mantiene el diseño de lista de último pero no tarde (LBNL) de jina-reranker-v3: la consulta y los candidatos comparten una única ventana de contexto, y se lee una incrustación contextual del último token de cada documento. Sin embargo, reemplaza la atención global uniforme con un esquema híbrido 3L2G: dentro de cada grupo de capas, las capas de atención de ventana deslizante (ventana 1024) se intercalan con capas de atención global, y una capa global terminal se fija según lo requiere LBNL. Esto reduce el costo de atención en listas de candidatos largas, a la vez que preserva la interacción entre documentos. El modelo se entrena con autodestilación para una recuperación robusta al dominio, y su cabezal proyector MLP genera incrustaciones de 512 dimensiones (1024→512→512).

Bajo un protocolo unificado top-100 con jina-embeddings-v5-text-small como primera etapa, jina-reranker-v3.5 obtiene 63.20 nDCG-10 en BEIR, 74.11 en MIRACL, 70.95 en RTEB y 48.3 en Struct-IR, mejorando a jina-reranker-v3 (62.10 / 72.20 / 68.01 / 38.7) en todos los ejes. Su puntuación BEIR supera al 4B Qwen3-Reranker (62.28) con aproximadamente 7 veces menos parámetros y lidera a todos los rerankers de clase 0.6B evaluados. Las ganancias relativas con respecto a v3 incluyen +1.10 BEIR, +2.6% MIRACL, +4.3% RTEB (con grandes aumentos en recuperación legal) y +24.8% en clasificación de datos estructurados (Struct-IR). La inferencia por listas se ejecuta entre 1,22 y 1,56 veces más rápido que v3 en contextos cortos y largos (A100, FlashAttention-2).

jina-reranker-v3.5 reemplaza directamente a jina-reranker-v3: el esquema de solicitud permanece sin cambios, por lo que solo es necesario cambiar la cadena del modelo de jina-reranker-v3 a jina-reranker-v3.5. Clasifica una consulta frente a la lista completa de candidatos en una sola llamada: se pueden pasar los documentos a través del endpoint de reclasificación estándar y usar top_n para limitar los resultados devueltos, o configurar return_embeddings para recuperar también las incrustaciones de los documentos. El modelo es especialmente eficaz en la clasificación de datos estructurados, la recuperación de información legal y específica de otros dominios, y las colecciones multilingües. Su diseño de atención híbrida mantiene la latencia baja en listas de candidatos extensas. Disponible bajo licencia CC-BY-NC-4.0 en Hugging Face; contáctenos para uso comercial.