API

任意の URL を Markdown に変換し、LLM のグラウンディングを向上させます。

マルチモーダルかつ多言語の埋め込み。

検索エンジンのランキングを再調整して、検索関連性を最大化する。

Elastic Inference Service

Elasticsearch内でJinaモデルをネイティブに実行する。

コマンドライン

エージェント

ドキュメント

モデルタスク

埋め込み 18

リランカー 9

リーダー 4

入力

文章 23

写真 7

音 2

ビデオ 2

PDF 3

コード 3

HTML 3

出力

ベクター 16

マルチベクトル 3

ランキング 7

テキスト/マークダウン 4

JSON 1

パラメータ

33M

3.8B

コンテキストの長さ

512

512K

デプロイ

Jina API 26

Hugging Face 29

AWS 26

Azure 22

GCP 10

Elastic 9

エアギャップ 29

ライセンス

Apache 2.0 11

CC-BY-NC-4.0 17

Qwen Research 1

特徴

多言語

18個のモデル

GGUFが利用可能です

10個のモデル

Apple Silicon / MLX

7個のモデル

Matryoshka

10個のモデル

レイトチャンキング

7個のモデル

非推奨を非表示

14個のモデル

Search Foundation Models

製品カタログ全体をご覧ください。詳細情報をご覧になるには、モデルを選択してください。

jina-reranker-v3.5

多言語および構造化検索に対応した、ドメイン対応のリストワイズリランカー

jina-embeddings-v5-omni-nano

エッジ展開用のコンパクトなマルチモーダルベクター

マルチモーダル

jina-embeddings-v5-omni-small

テキスト、画像、音声、動画、PDFに対応したマルチモーダルベクトル。

マルチモーダル

jina-embeddings-v5-text-nano

エッジ展開のための最先端の多言語ベクトル

jina-embeddings-v5-text-small

タスク固有のアダプタを備えた最先端の多言語ベクトル

視覚的な質問応答のための多言語視覚言語モデル

jina-reranker-v3

SOTA な多言語ドキュメント検索のためのリストワイズリランカー

jina-code-embeddings-0.5b

コード生成モデルから得られる効率的なコード embeddings

jina-code-embeddings-1.5b

コード生成モデルから得られる効率的なコード embeddings

jina-embeddings-v4

マルチモーダル・多言語検索のための汎用ベクトルモデル

マルチモーダル

jina-reranker-m0

視覚的な文書をランク付けするための多言語マルチモーダルリランカー

マルチモーダル

生の HTML をマークダウンまたは JSON に変換する最先端の小規模言語モデル

テキストと画像のための多言語およびマルチモーダルベクターモデル

マルチモーダル

jina-embeddings-v3

SOTA 性能を備えた最先端の多言語ベクトルモデル

jina-colbert-v2

ベクトル化とリランキングで最高のパフォーマンスを発揮する最良の多言語 ColBERT

マルチベクトル

reader-lm-0.5b

生の HTML を Markdown に変換するための小さな言語モデル

reader-lm-1.5b

生の HTML を Markdown に変換するための小さな言語モデル

jina-reranker-v2-base-multilingual

多言語、関数呼び出し、コード検索をサポートするクロスエンコーダー型リランカー。

画像と英語テキストのマルチモーダルベクトルモデル

マルチモーダル

jina-reranker-v1-tiny-en

最速のリランカーモデル。大量のドキュメントを確実にランキングするのに最適です

jina-reranker-v1-turbo-en

高速な推論速度と正確な関連性スコアの最適な組み合わせ

jina-reranker-v1-base-en

最初のリランカーは検索と RAG 関連性を最大化します

jina-colbert-v1-en

8K トークン長に対応した改良版 ColBERT。ベクトル化およびリランキングのタスクに利用できます

マルチベクトル

jina-embeddings-v2-base-es

スペイン語と英語のバイリンガルをサポートする 8K 最高のベクトルモデル

🇺🇸 🇪🇸

jina-embeddings-v2-base-code

コードおよび技術文書検索用のベクトルモデル

jina-embeddings-v2-base-de

ドイツ語と英語のバイリンガルをサポートする 8K 最高のベクトルモデル

🇺🇸 🇩🇪

jina-embeddings-v2-base-zh

中国語と英語のバイリンガリズムをサポートする 8K 最高のベクトルモデル

🇺🇸 🇨🇳

jina-embeddings-v2-base-en

OpenAI の text-embedding-ada002 に相当

jina-embedding-b-en-v1

Jina Embedding モデルの最初のバージョン、元祖です。

当社の Search Foundation モデル

私たちは設立当初から検索モデルを推進してきました。以下のモデルの進化をご覧ください。カーソルを置くかクリックして各マイルストーンを確認してください。

Available via

カタログを閲覧する

2026Q3

2026Q2

2026Q1

2025Q4

2025Q3

2025Q2

2025Q1

2024Q4

2024Q3

2024Q2

2024Q1

2023Q4

2023Q2

jina-embedding-b-en-v1

jina-embeddings-v2-base-en

jina-embeddings-v2-base-zh

🇺🇸 🇨🇳

jina-embeddings-v2-base-de

🇺🇸 🇩🇪

jina-embeddings-v2-base-code

jina-embeddings-v2-base-es

🇺🇸 🇪🇸

jina-colbert-v1-en

マルチベクトル

jina-reranker-v1-base-en

jina-reranker-v1-tiny-en

jina-reranker-v1-turbo-en

マルチモーダル

jina-reranker-v2-base-multilingual

reader-lm-0.5b

reader-lm-1.5b

jina-colbert-v2

マルチベクトル

jina-embeddings-v3

マルチモーダル

jina-reranker-m0

マルチモーダル

jina-embeddings-v4

マルチモーダル

jina-code-embeddings-0.5b

jina-code-embeddings-1.5b

jina-reranker-v3

jina-embeddings-v5-text-nano

jina-embeddings-v5-text-small

jina-embeddings-v5-omni-nano

マルチモーダル

jina-embeddings-v5-omni-small

マルチモーダル

jina-reranker-v3.5

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