多语言模型存在“语言差距”问题，即不同语言中相同意义的短语未能紧密对齐。研究表明，采用对比学习技术可以显著改善跨语言语义对齐，减少这一差距。Jina-embeddings-v3模型在多语言文本嵌入中表现优异，经过对比学习后，语义相似文本的嵌入几乎不再按语言聚类，从而提升了跨语言应用的效果。