Jina AI
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Jina Embeddings v4：用于多模态多语言检索的通用嵌入
内容提要
今天发布的jina-embeddings-v4是一个包含38亿参数的通用嵌入模型，支持文本和图像处理，特别在视觉内容检索方面表现优异，超越了主要竞争对手的闭源模型。该模型支持单向量和多向量嵌入，提升了检索性能。
关键要点
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今天发布的jina-embeddings-v4是一个包含38亿参数的通用嵌入模型，支持文本和图像处理。
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该模型在视觉内容检索方面表现优异，超越了主要竞争对手的闭源模型。
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jina-embeddings-v4支持单向量和多向量嵌入，提升了检索性能。
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模型在多模态和多语言任务上取得了最先进的检索性能，特别是在处理视觉丰富内容方面。
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jina-embeddings-v4在多语言检索上比OpenAI的文本嵌入模型性能提升12%。
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该模型的架构基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct，支持文本和图像的联合处理。
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v4的升级从文本嵌入转向多模态嵌入，满足了对文本和视觉内容统一表示的需求。
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v4引入了双输出系统，支持单向量和多向量嵌入，适应不同的检索场景。
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尽管v4的参数数量是v3的6.7倍，但文本性能的提升相对较小，主要是为了满足多模态需求。
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jina-embeddings-v4在视觉文档检索方面的能力是v3所不具备的，体现了多模态功能的投资。
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用户可以通过API使用jina-embeddings-v4，支持文本字符串、base64编码的图像或图像URL。
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jina-embeddings-v4将很快在AWS、Azure和GCP上直接提供。
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该模型代表了我们在嵌入模型领域的重大飞跃，支持密集和延迟交互检索，超越了Google、OpenAI和Voyage AI的专有模型。
延伸解读
多模态检索的优势
jina-embeddings-v4在多模态检索方面表现出色，尤其是在处理视觉丰富的内容时，如表格和图表。这种能力使其在实际应用中，尤其是需要同时处理文本和图像的场景中，具有明显的优势。用户在选择嵌入模型时，应关注其在多模态任务中的表现，以确保满足特定需求。
参数规模与性能的关系
尽管jina-embeddings-v4的参数数量是v3的6.7倍，但在文本性能上的提升相对较小。这表明，参数的增加主要是为了满足多模态需求，而非单纯提升文本处理能力。用户在评估模型时，应考虑其在特定任务上的实际表现，而不仅仅是参数规模。
开放源代码的优势
作为一个开源模型，jina-embeddings-v4提供了透明的训练过程和架构决策。这使得研究人员和开发者能够更好地理解模型的工作原理，并根据自身需求进行调整和优化。相比之下，闭源模型往往缺乏这种灵活性和透明度，可能限制了用户的创新能力。
延伸问答
jina-embeddings-v4的主要特点是什么？
jina-embeddings-v4是一个包含38亿参数的通用嵌入模型，支持文本和图像处理，特别在视觉内容检索方面表现优异。
jina-embeddings-v4如何提升检索性能？
该模型支持单向量和多向量嵌入，适应不同的检索场景，从而提升了检索性能。
与前一版本相比，jina-embeddings-v4有哪些显著改进？
v4从文本嵌入转向多模态嵌入，支持更丰富的视觉内容处理，并在多语言检索上比v3有显著提升。
jina-embeddings-v4在多语言检索方面的表现如何？
该模型在多语言检索上比OpenAI的文本嵌入模型性能提升12%。
用户如何使用jina-embeddings-v4？
用户可以通过API使用jina-embeddings-v4，支持文本字符串、base64编码的图像或图像URL。
jina-embeddings-v4的架构基础是什么？
该模型的架构基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct，支持文本和图像的联合处理。
