MODEL PROFILE

jina-embeddings-v2-base-de

jinaai · jina-embeddings-v2-base-de

The easiest way to starting using `jina-embeddings-v2-base-de` is to use Jina AI's Embedding API. `jina-embeddings-v2-base-de` is a German/English bilingual text **embedding model** supporting **8192 sequence length**. It is based on a BERT architecture (JinaBERT) that supports the symmetric bidirectional variant of ALiBi to allow longer sequence length. We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias. Additionally, we provide the following embedding models: `jina-embeddings-v2-base-de` ist ein zweisprachiges **Text Embedding Modell** für Deutsch und Englisch, welches Texteingaben mit einer Länge von bis zu **8192 Token unterstützt**. Es basiert auf der adaptierten Bert-Modell-Architektur JinaBERT, welche mithilfe einer symmetrische Variante von ALiBi längere Eingabetexte erlaubt. Wir haben, das Model für hohe Performance in einsprachigen und cross-lingual Anwendungen entwickelt und speziell darauf trainiert, gemischte deutsch-englische Eingaben ohne einen Bias zu kodieren. Des Weiteren stellen wir folgende Embedding-Modelle bereit:

Embeddings & similaritylicense:apache-2.0
Context windowNot disclosed
Input → OutputText → Embedding
Model weightsNot verified
Profile updated2026/11/2 19:16:26
OVERVIEW

Model overview

The easiest way to starting using `jina-embeddings-v2-base-de` is to use Jina AI's Embedding API. `jina-embeddings-v2-base-de` is a German/English bilingual text **embedding model** supporting **8192 sequence length**. It is based on a BERT architecture (JinaBERT) that supports the symmetric bidirectional variant of ALiBi to allow longer sequence length. We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias. Additionally, we provide the following embedding models: `jina-embeddings-v2-base-de` ist ein zweisprachiges **Text Embedding Modell** für Deutsch und Englisch, welches Texteingaben mit einer Länge von bis zu **8192 Token unterstützt**. Es basiert auf der adaptierten Bert-Modell-Architektur JinaBERT, welche mithilfe einer symmetrische Variante von ALiBi längere Eingabetexte erlaubt. Wir haben, das Model für hohe Performance in einsprachigen und cross-lingual Anwendungen entwickelt und speziell darauf trainiert, gemischte deutsch-englische Eingaben ohne einen Bias zu kodieren. Des Weiteren stellen wir folgende Embedding-Modelle bereit:

Key features

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

Limitations & considerations

Sources are insufficient to establish specific limitations. Verify task performance, latency, data policies, licensing and version lifecycle.

PRICING & COST

Source prices & cost analysis

Prices vary by channel, region and configuration. Channel quotes are listed independently and are not treated as a single official provider price.

Source / channelInputOutputBilling unitCollected at
No verified prices yet. Check the source channel.

Estimate monthly base token costs

—

Estimates exclude cache discounts, tiered pricing, multimodal surcharges, web search, taxes and additional reasoning output.

INDEPENDENT BENCHMARKS

Public benchmarks & run configuration

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

View full indexed rankings →

Frequently asked questions

Do open weights permit free commercial use?

Not necessarily. Check the version license, commercial conditions and usage policies. Self-hosting incurs compute and maintenance costs.

Are these real-time billing prices?

These are timestamped source snapshots, not live billing prices. Check the channel for current versions, regions, discounts and billing methods.

Sources & traceability

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。