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Pareto fronthelp_outline
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This model
On the front
Jina AI
Other
RTEB public
64.08
Parameters
986M
Rank by score
21 / 62
Pareto front
Behind it
Distribution des valeurshelp_outlineAUC 0.8242
Corpus
Paires de traduction
Recherche documentaire
Code
Image / bannière
Image / logo
Tâche
classification
clustering
retrieval.passage
retrieval.query
retrieval.query → retrieval.passage
text-matching
Liées20.2%
Négatif difficile1.7%
Non liées1.1%
Seuils recommandés
FPR 0.1 · 0.722
FPR 0.01 · 0.793
FPR 0.001 · 0.841
FPR 0.0001 · 0.865
équilibré · 0.678
AUC
0.8242
Plafond de bruit
0.840
Décrochage du rappel
0.557
Paires mesurées
119 / 11k
Ce modèle partage sa tour texte avec jina-embeddings-v5-text-nano. Les distributions présentées sont celles de ce modèle, qu'il rejoint à la précision fp16 du transport.
Composantes des vecteurshelp_outline
σ 0.0361 · 183k valeurs
Géométrie des embeddingshelp_outline
Moyenne par dimension, survolez pour la plage
Plancher de bruit
0.288
Dim. effectives
69 / 768
Troncature des dimensionshelp_outline
text-matching · Seuil selon les dimensions demandées
Paires de langueshelp_outline
Écart du seuil entre les paires : 0.027
Choisissez les modèles à comparer
Publications (1)
Aperçu
jina-embeddings-v5-omni-nano (environ 1,04 milliard de paramètres) est la variante compacte de la famille v5-omni, conçue pour les équipements de périphérie et grand public. Elle étend jina-embeddings-v5-text-nano en lui offrant les mêmes capacités multimodales : entrées texte, images, vidéo et audio dans un espace vectoriel partagé. Les sorties textuelles sont identiques bit à bit à celles de jina-embeddings-v5-text-nano. Le modèle produit des embeddings de dimension 768 avec une troncature Matryoshka à 32 dimensions et prend en charge une longueur de contexte de 8K tokens.
Méthodes
Ce modèle suit la même troisième étape d'entraînement qu'omni-small, en étendant jina-embeddings-v5-text-nano. Le réseau de traitement de texte EuroBERT-210M et les adaptateurs LoRA sont figés. Des projecteurs intermodaux connectent un encodeur visuel SigLIP2 Base et un encodeur audio Whisper-large-v3 au réseau de traitement de texte. Les données d'entraînement et les objectifs sont identiques à ceux d'omni-small.
Performance
Les performances en mode texte sont identiques à celles de jina-embeddings-v5-text-nano. Les performances multimodales sont légèrement inférieures à celles d'omni-small en raison d'un espace d'intégration plus restreint (768 dimensions contre 1024) et d'une structure de texte plus légère, mais l'alignement intermodal reste excellent. Ce modèle est optimisé pour les processeurs et les périphériques où le modèle omni-small, plus volumineux, ne peut pas être exécuté.
Conseils
Même schéma d'utilisation qu'omni-small, avec une sélection d'adaptateur LoRA identique et une gestion des entrées multimodales. Principales différences : espace de sortie à 768 dimensions (troncation Matryoshka à 32 dimensions) et fenêtre de contexte de 8 Ko. La variante nano fonctionne sur du matériel standard sans accélération GPU. Les plongements de texte uniquement sont compatibles avec jina-embeddings-v5-text-nano.
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