График ввода-вывода 1
График ввода-вывода 2
График ввода-вывода 3
График ввода-вывода 4
Pareto fronthelp_outline
chevron_leftchevron_right
This model
On the front
Jina AI
Other
RTEB public
64.08
Parameters
986M
Rank by score
21 / 62
Pareto front
Behind it
Распределение значенийhelp_outlineAUC 0.8242
Корпус
Пары переводов
Поиск по документации
Код
Изображение / баннер
Изображение / логотип
Задача
classification
clustering
retrieval.passage
retrieval.query
retrieval.query → retrieval.passage
text-matching
Связанные20.2%
Сложный отрицательный1.7%
Несвязанные1.1%
Рекомендуемые пороги
FPR 0.1 · 0.722
FPR 0.01 · 0.793
FPR 0.001 · 0.841
FPR 0.0001 · 0.865
сбалансированный · 0.678
AUC
0.8242
Потолок шума
0.840
Обрыв полноты
0.557
Измерено пар
119 / 11k
Эта модель использует ту же текстовую башню, что и jina-embeddings-v5-text-nano. Приведённые распределения принадлежат ей и совпадают с точностью передачи fp16.
Компоненты вектораhelp_outline
σ 0.0361 · 183k значений
Геометрия эмбеддинговhelp_outline
Среднее по измерениям, наведите для диапазона
Уровень шума
0.288
Эффективных изм.
69 / 768
Усечение размерностиhelp_outline
text-matching · Порог в зависимости от запрошенной размерности
Языковые парыhelp_outline
Разброс порога между парами: 0.027
Выберите модели для сравнения
Публикации (1)
Обзор
jina-embeddings-v5-omni-nano (~1,04 млрд параметров) — это компактный вариант семейства v5-omni, разработанный для периферийного и стандартного оборудования. Он расширяет возможности jina-embeddings-v5-text-nano, предоставляя те же мультимодальные возможности: ввод текста, изображений, видео и аудио в общем векторном пространстве. Выходные данные только с текстом побитово идентичны данным jina-embeddings-v5-text-nano. Модель создает 768-мерные эмбеддинги с усечением Matryoshka до 32 измерений и поддерживает длину контекста 8K токенов.
Методы
Используется тот же третий этап обучения, что и в omni-small, с расширением jina-embeddings-v5-text-nano. Текстовая платформа EuroBERT-210M и адаптеры LoRA заморожены. Кросс-модальные проекторы подключают к текстовой платформе графический кодировщик SigLIP2 Base и аудиокодировщик Whisper-large-v3. Данные и цели обучения аналогичны omni-small.
Производительность
Производительность при работе только с текстом идентична производительности jina-embeddings-v5-text-nano. Производительность при работе с мультимодальными данными немного ниже, чем у omni-small, из-за более узкого пространства встраивания (768 против 1024 измерений) и меньшей текстовой основы, но сохраняется надежное межмодальное выравнивание. Оптимизировано для процессоров и периферийного оборудования, где более крупная модель omni-small не может работать.
Руководство
Та же схема использования, что и у omni-small, с идентичным выбором адаптера LoRA и обработкой мультимодального ввода. Ключевые отличия: 768-мерное выходное пространство (усечение Matryoshka до 32) и контекстное окно 8K. Вариант nano работает на стандартном оборудовании без ускорения GPU. Эмбеддинги только для текста полностью совместимы с jina-embeddings-v5-text-nano.
Блоги, в которых упоминается эта модель



