Jina AI发布38亿参数多模态向量模型v4，革新跨模态检索技术
【免费下载链接】jina-embeddings-v4 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jinaai/jina-embeddings-v4
今日，Jina AI正式推出jina-embeddings-v4多模态向量模型，该模型以38亿参数规模实现文本与图像的统一处理，标志着通用向量模型进入跨模态融合新纪元。通过内置三套任务专用LoRA适配器，模型在查询-文档检索、语义匹配及代码搜索等核心场景实现性能突破，在MTEB、MMTEB、CoIR等七大权威基准测试中均刷新多模态检索榜单。尤其在处理表格、图表等富视觉内容时，模型能精准提取深层语义，同时支持单向量/多向量双输出模式，满足不同检索架构需求。
该图片以科技感设计直观呈现了jina-embeddings-v4的品牌标识，深绿色网格背景象征模型的技术深度与稳定性，渐变处理的"v4"字样则凸显此次版本升级的突破性意义，帮助读者快速建立对新产品的视觉认知。
突破性架构设计
jina-embeddings-v4基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct多模态基座构建，创新采用"单路径联合编码"架构：视觉编码器将图像转化为token序列后，与文本输入共同进入语言模型解码器，通过上下文注意力机制实现跨模态深度融合。模型集成三个6000万参数的LoRA适配器，在不改变骨干网络权重的前提下，分别优化检索、文本匹配和代码任务性能。输出系统提供双模式选择：单向量模式通过平均池化生成2048维向量（可压缩至128维），适用于高效相似性搜索；多向量模式为每个token生成128维向量，支持先进的"迟交互"检索策略。
基座模型的战略升级
此次架构革新的核心在于将基座模型从XLM-RoBERTa全面升级为Qwen2.5-VL-3B-Instruct，这一决策源于打造"真正多模态向量模型"的战略目标。新基座通过直接将图像转为token序列，从根本上消除了传统双编码器架构的模态鸿沟，带来三项关键突破：其一，强化的文档理解能力使模型能精准解析表格、图表等复杂视觉内容；其二，动态分辨率技术支持处理高达2000万像素的图像输入；其三，先进位置编码技术将跨模态对齐分数提升至0.71，远超OpenAI CLIP的0.15基准。
任务适配器的效能优化
基于v3版本的实践反馈，研发团队将原有五个适配器精简为三大核心模块：非对称检索适配器（整合原查询/段落适配器）、对称相似度适配器（专注语义文本匹配任务）、代码检索适配器（恢复v2版本的代码处理能力）。通过移除分类与分离适配器，模型资源得以集中投向检索与语义匹配这两大核心应用场景，在保持6000万参数规模的同时，实现任务性能的精准优化。
双向量输出系统
区别于v3的单一输出模式，v4创新设计双向量生成系统：单向量模式通过平均池化生成固定维度向量，确保高效的相似性计算；多向量模式为每个输入token生成独立向量，支持细粒度的"迟交互"检索。实测显示，在视觉内容检索任务中，多向量模式比单向量模式性能提升7-10%，验证了该设计对复杂内容语义捕捉的有效性。
参数规模与性能平衡
尽管38亿参数较v3版本（5.7亿）增长6.7倍，但模型在纯文本任务上仅实现适度提升（MMTEB得分+14%，MTEB-EN得分+3%），参数增量主要投向多模态能力建设。这种战略性投入带来显著回报：代码检索性能提升30%，长文档处理能力增强21%，更重要的是获得了v3不具备的视觉理解能力——在视觉文档检索（Jina-VDR）和ViDoRe基准测试中分别取得84.11 nDCG@5和90.17的优异成绩。统一架构不仅消除了对独立文本/视觉模型的依赖，更将跨模态对齐质量提升近5倍，印证了多模态战略的前瞻性。
快速体验指南
用户可通过在线演示平台直观体验模型能力（https://jina.ai/api-dashboard/m0-image-rerank），系统预置多种文档图像样本，支持用户输入自定义图像URL。该演示具备多语言查询能力，可实现类似OCR与内容检索的复合功能。需注意：演示会消耗Jina API Key的Token余额，且因实时图像下载无缓存机制，可能存在响应延迟。
便捷的API接入方式
开发者可通过API轻松调用模型处理文本、Base64图像或图像URL，新用户注册即可获得含1000万免费Token的API Key（官网：https://jina.ai/embeddings/）。当前API服务支持8K Token上下文长度（受GPU资源限制），满足多数应用场景需求。对于32K Token超长文档处理，官方推荐两种部署方案：通过AWS、Azure、GCP等云市场订阅（即将上线），或使用Hugging Face开源版本本地部署。项目提供Google Colab示例 notebook（https://colab.research.google.com/drive/1fb8jGCDPf-MXUnyXt-DNoe8_hmBDpDrl#scrollTo=M54aS0TvApyi）加速上手，模型遵循CC-BY-NC-4.0许可协议，商业用途需联系sales@jina.ai获取授权。
技术演进与未来展望
jina-embeddings-v4代表着Jina AI在向量模型领域的重大突破，这款38亿参数的多模态模型通过统一架构实现文本与图像的深度融合，在富视觉文档检索领域已超越谷歌、OpenAI等厂商的闭源方案。回顾四代产品演进，团队始终坚持技术创新：v1版本证明精选3.85亿高质量样本（源自15亿数据对）的效能远超简单堆砌数据；v2通过"短训长用"策略突破512 Token限制，实现8192 Token长文本处理；v3首创多LoRA适配器架构，以极小开销实现多任务适配；v4则通过LLM基座转型，彻底解决模态鸿沟问题。
这一系列突破背后是研发理念的根本转变：从坚守纯编码器架构转向采用大语言模型作为基座。这一转变揭示关键洞见——表达与生成能力同根同源，擅长内容生成的大模型天然具备构建精准向量的潜力。基于此，Jina AI正全力推进"统一搜索架构"愿景，目标是让向量模型与重排器共享通用基座，使大语言模型的每一次技术进步都能直接赋能检索系统。随着jina-embeddings-v4的发布，这一愿景正逐步变为现实，为下一代智能检索系统奠定坚实基础。
【免费下载链接】jina-embeddings-v4 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jinaai/jina-embeddings-v4
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
