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Acelere la IA de búsqueda, un token a la vez.

Destacado

jina-ocr-v1: Análisis de documentos más rápido en GPU de bajo presupuesto

jina-ocr-v1 es un modelo de lenguaje visual con 3.4 mil millones de parámetros y 570 millones de parámetros activos, que obtiene una puntuación de 91.1 en OmniDocBench v1.6 y 83.4 en olmOCR-Bench.

septiembre 14, 2026 • 9 min de lectura

jina-reranker-v3.5: Reclasificación listwise más rápida con atención híbrida y auto-destilación

Un Reranker listwise de 0.6B que supera a Qwen3-Reranker-4B en BEIR, realiza el proceso de reranking hasta 1.56 veces más rápido que la v3 y obtiene una mejora de 9.6 en nDCG@10 en recuperación semiestructurada.

agosto 03, 2026 • 11 min de lectura

jina-embeddings-v5-omni: Embeddings para texto, imagen, audio y video

Un modelo, cuatro modalidades: texto, imagen, audio y video. Los mejores modelos de embeddings omni de su clase con 1.6B y 0.9B.

mayo 12, 2026 • 7 min de lectura

Publicaciones académicas

octubre 06, 2026

What Transfers from a VLM Teacher? Comparing Supervision Signals for Visual Document Retrieval

septiembre 02, 2026

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

agosto 06, 2026

omni-macos: On-Device Omni-Modal Search on Apple Silicon

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

febrero 17, 2026

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

Embedding Compression via Spherical Coordinates

diciembre 29, 2025

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

diciembre 04, 2025

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

octubre 01, 2025

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

agosto 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

diciembre 17, 2024

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

diciembre 12, 2024

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

septiembre 18, 2024

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

septiembre 07, 2024

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

agosto 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

febrero 26, 2024

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

octubre 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

23 publicaciones en total.

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Opinión

octubre 11, 2026 • 3 min de lectura

BoF de EMNLP 2026 sobre Embeddings, Rerankers y SLMs para una mejor búsqueda

4ª sesión BoF de EMNLP sobre embeddings, rerankers y SLMs. Domingo 25 de octubre, de 11:00 a 12:30, salas G9-10 y G11, HUNGEXPO Budapest. Se aceptan asistentes sin cita previa; regístrese para dar una charla.

septiembre 14, 2026 • 9 min de lectura

jina-ocr-v1: Análisis de documentos más rápido en GPU de bajo presupuesto

jina-ocr-v1 es un modelo de lenguaje visual con 3.4 mil millones de parámetros y 570 millones de parámetros activos, que obtiene una puntuación de 91.1 en OmniDocBench v1.6 y 83.4 en olmOCR-Bench.

agosto 03, 2026 • 11 min de lectura

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Un Reranker listwise de 0.6B que supera a Qwen3-Reranker-4B en BEIR, realiza el proceso de reranking hasta 1.56 veces más rápido que la v3 y obtiene una mejora de 9.6 en nDCG@10 en recuperación semiestructurada.

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jina-embeddings-v5-omni: Embeddings para texto, imagen, audio y video

Un modelo, cuatro modalidades: texto, imagen, audio y video. Los mejores modelos de embeddings omni de su clase con 1.6B y 0.9B.

marzo 11, 2026 • 7 min de lectura

Generación de embeddings de audio a partir de LLM multimodales

Convierte cualquier LLM multimodal en un pequeño modelo de vectores de audio que supera a CLAP con 25 veces menos datos.

marzo 06, 2026 • 6 min de lectura

Identificación de modelos de embeddings a partir de valores numéricos brutos

Un transformer diminuto que identifica modelos de embeddings leyendo dígitos numéricos en bruto. Sin ingeniería de características.

febrero 19, 2026 • 7 min de lectura

jina-embeddings-v5-text: Nuevos Embeddings Multilingües Pequeños SOTA

Dos modelos de embeddings multilingües de menos de 1B de parámetros con un rendimiento líder en su clase, disponibles en Elastic Inference Service, Llama.cpp y MLX.

diciembre 04, 2025 • 7 min de lectura

Jina-VLM: Modelo de Lenguaje de Visión Multilingüe Pequeño

Nuevo modelo de lenguaje de visión de 2B logra SOTA en VQA multilingüe, sin olvido catastrófico en tareas de solo texto.

octubre 03, 2025 • 7 min de lectura

Jina Reranker v3: Reranker Listwise de 0.6B para la recuperación multilingüe SOTA

Nuevo reranker listwise de 0.6B parámetros que considera la consulta y todos los documentos candidatos en una sola ventana de contexto.

septiembre 09, 2025 • 11 min de lectura

Vectores multimodales en Llama.cpp y GGUF

Hemos incorporado modelos de vectores multimodales a llama.cpp y GGUF, y hemos descubierto algunos problemas sorprendentes en el camino.

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