API

Converti qualsiasi URL in Markdown per un migliore ancoraggio dei LLM.

Embeddings multimodali e multilingue.

Reranker per massimizzare la pertinenza dei risultati di ricerca.

Attività

Embedding 18

Reranking 9

Acquisizione dati 5

Ingresso

Testo 23

Immagine 8

Audio 2

Video 2

PDF 4

Codice 3

HTML 3

Produzione

Vettore 16

Multivettore 3

Classifica 7

Testo/Markdown 5

JSON 1

Parametri

33M

3.8B

Lunghezza del contesto

512

512K

Implementazione

API di Jina 27

Hugging Face 30

AWS 26

Azure 22

GCP 10

Elastic 9

Air-gapped 29

Licenza

Apache-2.0 11

CC-BY-NC-4.0 18

Qwen Research 1

Famiglia del modello base

DeepSeek-OCR 1

DFN CLIP 1

EuroBERT 1

EVA02 2

Jina 16

Qwen 10

SigLIP 3

T5 1

Whisper 2

Caratteristiche

Multilingue

19 modelli

GGUF disponibile

10 modelli

Apple Silicon / MLX

7 modelli

Matryoshka

10 modelli

Chunking tardivo

7 modelli

Su una frontiera di Pareto

12 modelli

Nascondi obsoleto

15 modelli

Modelli Search Foundation

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Parser di documenti da pagina a Markdown in un singolo passaggio, 570M parametri attivi

jina-reranker-v3.5

Reranker listwise pronto per il dominio per il recupero multilingue e strutturato

jina-embeddings-v5-omni-nano

Integrazioni multimodali compatte per la distribuzione edge

jina-embeddings-v5-omni-small

Embedding multimodale per testo, immagini, audio, video e PDF

jina-embeddings-v5-text-nano

Embeddings multilingue SOTA per l'implementazione edge

jina-embeddings-v5-text-small

Embeddings multilingue SOTA con adattatori specifici per attività

Modello di visione multilingue per la risposta visiva alle domande

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Reranker Listwise per il recupero di documenti multilingue SOTA

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Embeddings di codice efficienti da modelli di generazione di codice

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Embeddings di codice efficienti da modelli di generazione di codice

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Modello di embedding universale per il recupero multimodale e multilingue

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Modello di reranking multimodale multilingue per la classificazione di documenti visivi

Un piccolo modello linguistico per convertire HTML grezzo in markdown o JSON

Embeddings multimodali multilingue per testi e immagini

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Modello di embedding multilingue di frontiera con prestazioni SOTA

jina-colbert-v2

Il miglior ColBERT multilingue con le massime prestazioni nell'embedding e nelil reranking

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Un piccolo modello linguistico per convertire HTML grezzo in markdown

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Un piccolo modello linguistico per convertire HTML grezzo in markdown

jina-reranker-v2-base-multilingual

Reranker multi-encoder con supporto multilingue, chiamata di funzioni e ricerca di codice.

Modelli di embedding multimodale per immagini e testo inglese

jina-reranker-v1-tiny-en

Il modello di reranking più veloce, più adatto per classificare in modo affidabile un gran numero di documenti

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La migliore combinazione di elevata velocità di inferenza e punteggi di pertinenza accurati

jina-reranker-v1-base-en

Il nostro primo modello di reranking che massimizza la ricerca e la pertinenza RAG

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ColBERT migliorato con token di lunghezza 8K per attività di embedding e reranking

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Embeddings bilingue spagnolo-inglese con prestazioni SOTA

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Ottimizzato per la ricerca di codici e stringhe di documenti

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Embeddings bilingue tedesco-inglese con prestazioni SOTA

🇺🇸 🇩🇪

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Embeddings bilingue cinese-inglese con prestazioni SOTA

🇺🇸 🇨🇳

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Alla pari con text-embedding-ada002 di OpenAI

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La prima versione del modello Jina Embedding, la OG.

I nostri modelli Search Foundation

Abbiamo fatto progressi concreti nei modelli di ricerca fin dal primo giorno. Dai un'occhiata all'evoluzione del nostro modello qui sotto: passa il mouse o fai clic per scoprire ogni milestone.

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