Jina AI 宣布正式推出 jina-embeddings-v4，一款全新的多模态向量模型，参数规模达到 38 亿，并首次实现了对文本与图像的同步处理。

项目团队在模型内置了一套面向特定任务的 LoRA 适配器，专门强化了模型在处理查询-文档检索、语义匹配以及代码搜索等任务时的表现。

公告称，在 MTEB、MMTEB、CoIR、LongEmbed、STS、Jina-VDR 及 ViDoRe 等多项基准测试中，jina-embeddings-v4 在多模态、多语言检索任务上均展现了顶尖性能。它尤其擅长解读富含视觉信息的内容，无论是表格、图表还是复杂的示意图，都能精准捕捉其深层语义。此外，模型还同时支持单向量和多向量表示，灵活满足各种场景需求。

“jina-embeddings-v4 是我们迄今为止最具突破性的一款向量模型。作为一款开源模型，它的性能表现已全面超越来自主流供应商的顶尖闭源模型。”

• 在多语言检索方面，其性能比 OpenAI 的 text-embedding-3-large 高出 12%（66.49 vs 59.27）。
• 在长文档任务上，性能提升了 28%（67.11 vs 52.42）。
• 在代码检索方面，效果比 voyage-3 好 15%（71.59 vs 67.23）
• 综合性能与谷歌的 gemini-embedding-001 模型并驾齐驱

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