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jina-ocr-v1：在低成本 GPU 上实现更快的文档解析

jina-ocr-v1 是一款拥有 34 亿参数和 5.7 亿激活参数的视觉语言模型，在 OmniDocBench v1.6 上得分为 91.1，在 olmOCR-Bench 上得分为 83.4。

九月 14, 2026 • 9 分钟阅读

jina-reranker-v3.5：基于混合注意力机制与自蒸馏的更高效列表式重排器

一款在 BEIR 基准测试中超越 Qwen3-Reranker-4B 的 0.6B 参数列表式重排器，其重排速度比 v3 快 1.56 倍，并在半结构化检索任务中提升了 9.6 个 nDCG@10 分值。

八月 03, 2026 • 11 分钟阅读

jina-embeddings-v5-omni：支持文本、图像、音频和视频的向量模型

一个模型，四种模态：文本、图像、音频、视频。业界领先的 1.6B 和 0.9B 全能型向量模型。

五月 12, 2026 • 7 分钟阅读

学术论文

九月 02, 2026

jina-ocr-v1: Efficient Document Parsing with Speculative Decoding and Dense Verifiable Rewards

七月 20, 2026

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

五月 11, 2026

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

二月 17, 2026

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

一月 22, 2026

Embedding Compression via Spherical Coordinates

十二月 29, 2025

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

十二月 04, 2025

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

十月 01, 2025

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

八月 31, 2025

Efficient Code Embeddings from Code Generation Models

六月 24, 2025

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

三月 04, 2025

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

十二月 17, 2024

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

十二月 12, 2024

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

九月 18, 2024

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

九月 07, 2024

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

八月 30, 2024

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

六月 21, 2024

Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models

五月 30, 2024

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

二月 26, 2024

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

十月 30, 2023

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

七月 20, 2023

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

共计 21 篇论文。

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九月 14, 2026 • 9 分钟阅读

jina-ocr-v1：在低成本 GPU 上实现更快的文档解析

jina-ocr-v1 是一款拥有 34 亿参数和 5.7 亿激活参数的视觉语言模型，在 OmniDocBench v1.6 上得分为 91.1，在 olmOCR-Bench 上得分为 83.4。

八月 03, 2026 • 11 分钟阅读

jina-reranker-v3.5：基于混合注意力机制与自蒸馏的更高效列表式重排器

一款在 BEIR 基准测试中超越 Qwen3-Reranker-4B 的 0.6B 参数列表式重排器，其重排速度比 v3 快 1.56 倍，并在半结构化检索任务中提升了 9.6 个 nDCG@10 分值。

五月 12, 2026 • 7 分钟阅读

jina-embeddings-v5-omni：支持文本、图像、音频和视频的向量模型

一个模型，四种模态：文本、图像、音频、视频。业界领先的 1.6B 和 0.9B 全能型向量模型。

三月 11, 2026 • 7 分钟阅读

从多模态大模型中引导音频向量模型

将任何多模态大模型转化为小型音频向量模型，仅需 1/25 的数据量即可超越 CLAP。

三月 06, 2026 • 6 分钟阅读

通过原始数值识别向量模型

一个通过读取原始数字来为向量模型提取指纹的微型 Transformer。无需特征工程。

二月 19, 2026 • 7 分钟阅读

jina-embeddings-v5-text：全新的 SOTA 小型多语言向量模型

两款性能领先的 1B 以下多语言向量模型，现已在 Elastic Inference Service、Llama.cpp 和 MLX 上可用。

十二月 04, 2025 • 7 分钟阅读

Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型

全新 2B 视觉语言模型在多语言 VQA 上实现 SOTA，在纯文本任务上没有灾难性遗忘。

十月 03, 2025 • 7 分钟阅读

Jina Reranker v3：用于 SOTA 多语言检索的 0.6B Listwise 重排器

全新 0.6B 参数的 listwise 重排器，可在单个上下文窗口中考虑查询和所有候选文档。

九月 09, 2025 • 11 分钟阅读

Llama.cpp 和 GGUF 中的多模态向量模型

我们为 llama.cpp 和 GGUF 引入了多模态向量模型，并在过程中发现了一些令人惊讶的问题。

九月 04, 2025 • 6 分钟阅读

Jina Code Embeddings：0.5B 和 1.5B 参数规模下的 SOTA 代码检索向量模型

代码生成大模型 → 代码向量模型：0.5B/1.5B 模型在 25 个代码检索基准测试中实现了 SOTA 性能。

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