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Intégrations
copyright CC BY-NC 4.0
open_in_new Publication de publication

jina-embeddings-v5-omni-nano

Intégrations multimodales compactes pour le déploiement en périphérie
Licence
copyright CC-BY-NC-4.0
Date de sortie
calendar_month
2026-05-07
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abc
Texte
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Image
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Audio
videocam
Vidéo
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more_horiz
Vecteur
Dimensions Matryoshka help_outline
32
64
128
256
512
768
Détails du modèle
Paramètres: 1.0B
Longueur du jeton d'entrée: 8K
Dimension de sortie: 768
Modèle de base help_outline
open_in_new
jina-embeddings-v5-text-nano
Langues enseignées help_outline
32 langues
Langues prises en charge help_outline
108 langues
Quantifications help_outline
GGUF
Prise en charge d'Apple Silicon help_outline
MLX
Modèles associés
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jina-embeddings-v5-omni-small
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jina-embeddings-v5-text-nano
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jina-embeddings-v3
link
jina-clip-v2
Tâches prises en charge
search Récupération
compare_arrows Correspondance de texte
bubble_chart Clustering
label Classification
Disponible via
Elastic Inference Service
API Jina
AWS SageMaker
Hugging Face
Air-gapped
Graphique d'E/S 1

Texte

jina-embeddings-v5-omni-nano

Image

Tâche

Vecteur

Graphique d'E/S 2

Texte

jina-embeddings-v5-omni-nano

Audio

Tâche

Vecteur

Graphique d'E/S 3

Texte

jina-embeddings-v5-omni-nano

Vidéo

Tâche

Vecteur

Graphique d'E/S 4

multiple

Vecteur

Texte

jina-embeddings-v5-omni-nano

PDF

Tâche

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
Distribution des valeurshelp_outline
AUC 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
0.7930.400.500.600.700.80
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
-0.180.000.19
σ 0.0361 · 183k valeurs
Géométrie des embeddingshelp_outline
0768
Moyenne par dimension, survolez pour la plage
Plancher de bruit
0.288
Dim. effectives
69 / 768
Troncature des dimensionshelp_outline
3264128256512768
text-matching · Seuil selon les dimensions demandées
Paires de langueshelp_outline
de-ruen-deen-koen-zhja-ko
Écart du seuil entre les paires : 0.027
Choisissez les modèles à comparer
Publications (1)
SIGIR 2026
mai 11, 2026
jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

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.
Blogs qui mentionnent ce modèle
mai 12, 2026 • 7 minutes lues
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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