API

Читатель

Читайте URL-адреса и ищите информацию в Интернете для получения более подходящей подготовки для получения степени магистра права.

Вложения

Мультимодальные многоязычные векторные представления.

Реранкер

Инструмент переранжирования для максимизации релевантности результатов поиска.

Elastic Inference Service

Запускайте модели Jina непосредственно в Elasticsearch.

MCP CLI llms.txt Агенты Схема Документы

Авторизоваться

Тема

отдел новостей

Ускорьте поиск ИИ, по одному токену за раз.

Избранное

jina-reranker-v3.5: Более быстрая попарная переранжировка (listwise reranking) с использованием гибридного внимания (hybrid attention) и самодистилляции

Listwise-переранкер (重排器) размером 0,6 млрд параметров, который превосходит Qwen3-Reranker-4B в бенчмарке BEIR, работает до 1,56 раза быстрее, чем v3, и обеспечивает прирост 9,6 nDCG@10 в задачах полуструктурированного поиска.

август 03, 2026 • 11 минуты чтения

jina-embeddings-v5-omni: Векторные модели для текста, изображений, аудио и видео

Одна модель, четыре модальности: текст, изображение, аудио, видео. Лучшие в своем классе омни-векторные модели (Embeddings) с 1,6 млрд и 0,9 млрд параметров.

май 12, 2026 • 7 минуты чтения

jina-embeddings-v5-text: новые SOTA компактные мультиязычные векторные модели

Две многоязычные модели Embeddings объемом менее 1 млрд параметров с лучшей в своем классе производительностью, доступные в Elastic Inference Service, Llama.cpp и MLX.

февраль 19, 2026 • 7 минуты чтения

Abstract digital artwork in black and white, featuring scattered dots forming letters in a halftone effect. The central lette

Академические публикации

июль 20, 2026

jina-reranker-v3.5: An Efficient Listwise Reranker with Hybrid Attention and Self-Distillation

май 11, 2026

jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

февраль 17, 2026

jina-embeddings-v5-text: Task-Targeted Embedding Distillation

январь 22, 2026

Embedding Compression via Spherical Coordinates

декабрь 29, 2025

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

декабрь 04, 2025

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

октябрь 01, 2025

jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking

август 31, 2025

Efficient Code Embeddings from Code Generation Models

июнь 24, 2025

jina-embeddings-v4: Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval

март 04, 2025

ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON

декабрь 17, 2024

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

декабрь 12, 2024

jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images

сентябрь 18, 2024

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

сентябрь 07, 2024

Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

август 30, 2024

Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever

июнь 21, 2024

Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models

май 30, 2024

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

февраль 26, 2024

Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings

октябрь 30, 2023

Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents

июль 20, 2023

Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models

Всего публикаций 20.

Избранное

Академический

Все

пресс-релиз

Технический блог

Событие

Мнение

август 03, 2026 • 11 минуты чтения

jina-reranker-v3.5: Более быстрая попарная переранжировка (listwise reranking) с использованием гибридного внимания (hybrid attention) и самодистилляции

Listwise-переранкер (重排器) размером 0,6 млрд параметров, который превосходит Qwen3-Reranker-4B в бенчмарке BEIR, работает до 1,56 раза быстрее, чем v3, и обеспечивает прирост 9,6 nDCG@10 в задачах полуструктурированного поиска.

май 12, 2026 • 7 минуты чтения

jina-embeddings-v5-omni: Векторные модели для текста, изображений, аудио и видео

Одна модель, четыре модальности: текст, изображение, аудио, видео. Лучшие в своем классе омни-векторные модели (Embeddings) с 1,6 млрд и 0,9 млрд параметров.

март 11, 2026 • 7 минуты чтения

Бутстрэппинг аудиоэмбеддингов на базе мультимодальных LLM

Превратите любую мультимодальную LLM в малую векторную модель аудио, которая превосходит CLAP, используя в 25 раз меньше данных.

Abstract illustration of a sound wave or heartbeat, formed by blue, orange, and gray dots on a white background.

март 06, 2026 • 6 минуты чтения

Идентификация векторных моделей по сырым числовым значениям

Крошечный трансформер, который создает цифровые отпечатки векторных моделей, считывая необработанные цифры. Без проектирования признаков.

Fingerprint illustration made from numbers, showcasing digital and high-tech design on a light background.

февраль 19, 2026 • 7 минуты чтения

jina-embeddings-v5-text: новые SOTA компактные мультиязычные векторные модели

Две многоязычные модели Embeddings объемом менее 1 млрд параметров с лучшей в своем классе производительностью, доступные в Elastic Inference Service, Llama.cpp и MLX.

Abstract digital artwork in black and white, featuring scattered dots forming letters in a halftone effect. The central lette

декабрь 04, 2025 • 7 минуты чтения

Jina-VLM: Маленькая многоязычная модель Vision Language Model

Новая модель vision language на 2B достигла SOTA в многоязычном VQA, без катастрофического забывания в задачах, связанных только с текстом.

Artistic representation of "Vln" in vibrant, rainbow-like colors on a minimalistic white background, with a focus on color di

октябрь 03, 2025 • 7 минуты чтения

Jina Reranker v3: 0.6B Listwise Reranker для SOTA Мультиязычного Поиска

Новый списочный реранкер с 0.6B параметрами, который рассматривает запрос и все документы-кандидаты в едином контекстном окне.

Light blue background with stylized text in the center, composed of small dots or squares, evoking a modern and minimalistic

сентябрь 09, 2025 • 11 минуты чтения

Мультимодальные 向量模型 в Llama.cpp и GGUF

Мы добавили мультимодальные向量模型 в llama.cpp и GGUF и попутно обнаружили несколько неожиданных проблем.

Cartoon llama in the center of a white background, emitting laser-like beams from its eyes. The illustration creates a playfu

сентябрь 04, 2025 • 6 минуты чтения

Jina Code Embeddings: SOTA для извлечения кода при 0.5B и 1.5B

Генеративные LLM для кода → векторные модели кода: модели размером 0.5B/1.5B достигают SOTA производительности в 25 бенчмарках извлечения кода.

Green "Code Embeddings" text displayed in a LED dot style on a black background, evoking a futuristic and technological atmos

август 29, 2025 • 9 минуты чтения

Автономный рабочий процесс с Jina Remote MCP Server

Jina MCP упрощает разработку агентов, подключая наши API к любой LLM, сокращая объем пользовательского кода и повышая надежность рабочего процесса.

Digital map of Europe formed with binary code in shades of blue, grey, and white, with red, yellow, and blue highlights in so

Поиск по названию

Фильтровать по продукту

Фильтровать по автору

Фильтр по модели

Search Foundation

Читатель

Вложения

Реранкер

Elastic Inference Service

Получить API-ключ Jina

Ограничение скорости

Статус API

Условия

Безопасность

Условия использования

Конфиденциальность

Управление файлами cookie

Не продавайте и не передавайте мою личную информацию третьим лицам.

Загрузить логотип Jina

Скачать логотип Elastic

Elastic © 2020-2026.

Данный веб-сайт и весь связанный с ним контент, программное обеспечение, продукты и услуги предназначены исключительно для профессионального использования. Использование в потребительских целях не предполагается и не рекомендуется.