MODEL PROFILE · 模型档案

jina-embeddings-v2-base-zh

jinaai · jina-embeddings-v2-base-zh

`jina-embeddings-v2-base-zh` is a Chinese/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 Chinese-English input without bias. Additionally, we provide the following embedding models: `jina-embeddings-v2-base-zh` 是支持中英双语的**文本向量**模型,它支持长达**8192字符**的文本编码。 该模型的研发基于BERT架构(JinaBERT),JinaBERT是在BERT架构基础上的改进,首次将ALiBi应用到编码器架构中以支持更长的序列。 不同于以往的单语言/多语言向量模型,我们设计双语模型来更好的支持单语言(中搜中)以及跨语言(中搜英)文档检索。 除此之外,我们也提供其它向量模型: `mean poooling` takes all token embeddings from model output and averaging them at sentence/paragraph level. It has been proved to be the most effective way to produce high-quality sentence embeddings. We offer an `encode` function to deal with this.

译文排队中,当前展示来源原文。

向量与相似度license:apache-2.0
上下文窗口来源未披露
输入 → 输出文本 → 向量
模型权重待核验
档案更新时间2026/10/30 00:49:46
OVERVIEW

模型介绍

`jina-embeddings-v2-base-zh` is a Chinese/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 Chinese-English input without bias. Additionally, we provide the following embedding models: `jina-embeddings-v2-base-zh` 是支持中英双语的**文本向量**模型,它支持长达**8192字符**的文本编码。 该模型的研发基于BERT架构(JinaBERT),JinaBERT是在BERT架构基础上的改进,首次将ALiBi应用到编码器架构中以支持更长的序列。 不同于以往的单语言/多语言向量模型,我们设计双语模型来更好的支持单语言(中搜中)以及跨语言(中搜英)文档检索。 除此之外,我们也提供其它向量模型: `mean poooling` takes all token embeddings from model output and averaging them at sentence/paragraph level. It has been proved to be the most effective way to produce high-quality sentence embeddings. We offer an `encode` function to deal with this.

主要特点

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

PRICING & COST

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

来源 / 渠道输入输出计费单位采集时间
暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。

按月估算基础 Token 费用

—

预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公开评测与运行配置

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。

查看完整已收录榜单 →

常见问题

开放权重是否代表可以免费商用?

不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。

这些价格是实时结算价格吗?

不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。

资料来源与可追溯记录

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。