jina-embeddings-v5-omni-nano

모델 소개

*Average score vs. parameter count across image (MIEB-Lite), video (MMEB-V), and audio (MAEB) benchmarks — `jina-v5-omni-nano` and `jina-v5-omni-small` define the open-weight frontier (Table 1 in the ArXiv report).* `jina-embeddings-v5-omni-nano` is a multimodal embedding model that accepts **text, images, video, and audio** and produces embeddings in a shared vector space aligned with the text-only `jinaai/jina-embeddings-v5-text-nano` — so you can index with text and query with any modality, no reindexing. For higher performance at a larger size, see `jinaai/jina-embeddings-v5-omni-small`. This is the **base** repository — it holds all task adapters (retrieval, classification, clustering, text-matching). For a single task, pre-merged task-specific variants are also available: - `jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano-retrieval` — query–document semantic search and RAG (raw-transformers users prepend `Query: ` / `Document: ` to text; sentence-transformers users call `encode_query()` / `encode_document()`). - `jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano-classification` — assigning labels via embedding similarity — zero-shot and few-shot classification across modalities. - `jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano-clustering` — grouping semantically similar items — topic discovery, deduplication, exploratory analysis. - `jinaai/jina-embeddings-v5-omni-nano-text-matching` — symmetric pairwise similarity scoring — STS, paraphrase and near-duplicate detection.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

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。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

许可证：cc-by-nc-4.0。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。