Jina Embeddings v5 Text Small
面向检索、文本相似度、聚类与分类的多语文本嵌入模型，用任务适配器在同一主体权重上切换任务行为。
最后核实：
https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v5-text-small特点与限制
主要特点
- 1024 维向量，支持 Matryoshka 截断至 32/64/128/256/512/768 维
- 支持 retrieval、text-matching、clustering、classification 四个任务，编码时通过 task 与 prompt_name 选择（如 retrieval 需区分 query/document）
- 最长输入 32768 tokens；采用 last-token pooling
- 官方提供按任务合并适配器的独立权重，便于 vLLM、Text Embeddings Inference 与 ONNX/Optimum 部署
- 发布方称在截断与二值量化下仍保持稳健
使用边界
- 权重为 CC BY-NC 4.0 非商业许可，商业用途需另行联系 Jina AI 取得授权；不能当作可商用开源模型使用。
- 官方 MTEB English v2（71.7）与 MMTEB（67.7）成绩为发布方自报平均分，模型卡未披露模型 revision、评测运行日、提示模板与完整推理配置，本站未复测。
- task、prompt_name、池化与截断维度必须与索引时一致；不同任务适配器产生的向量不可混用，切换任务需重新编码全部文档。
- 模型卡标称 677M 参数，仓库主权重张量合计约 596M，两者口径差异未被官方说明。
模型信息
- 家族与版本
- Jina Embeddings / 5 Text Small
- 输入与输出
- 文本 → 向量
- 公开参数规模
- 0.677B（以以下来源口径为准）
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 官方模型卡概览表标注 Parameters 为 677M，并据此称其为参数量 1B 以下的多语嵌入模型中成绩最高者；同一模型卡未拆分该口径所覆盖的组件。核对当日 HF 仓库元数据中主权重张量合计 596,049,920，与 677M 口径的差异未在官方资料中说明，本记录按官方口径填写，不从文件大小反推。 参数来源
- 原生上下文
- 32,768 tokens
- 扩展上下文
- 未提供
- 语言声明
- 多语言（官方称支持 119 种以上语言）；语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- CC BY-NC 4.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 官方技术报告（arXiv:2602.15547）公开以嵌入蒸馏结合任务对比损失的训练方法，模型卡说明权重基于 Qwen/Qwen3-0.6B-Base 并经嵌入蒸馏与任务特定对比损失训练；本站核对的公开材料中未见可完整复核的训练数据清单。
能力依据
模型变体：专用版；家族与版本：Jina Embeddings / 5 Text Small
向量检索
MTEB (English, v2) · 平均分（Average）71.7分（0–100）MTEB (English, v2) 平均分（模型卡口径） · 英语MMTEB · 平均分（Average）67.7分（0–100）MMTEB（多语基准）平均分（模型卡口径） · 多语言查看评估与来源收起补充信息
向量检索
发布方自报 MTEB English v2 平均 71.7、MMTEB 平均 67.7，覆盖英语与多语文本检索与相似度场景，并支持 32K 输入与 Matryoshka 截断；两项均为模型卡层面的平均分，缺少任务级与运行配置细节，也未经独立复测。
- 同一模型卡并列给出英语与多语两个平均分，可对照其多语与英语的相对水平。
- 模型卡明确披露任务集合（retrieval、text-matching、clustering、classification）、向量维度与 Matryoshka 档位、池化方式与基础模型。
- 官方提供按任务合并适配器的权重，便于在 vLLM、TEI 与 ONNX 上复现同一任务配置。
- 成绩由模型发布方自报，本站未找到许可明确且已确认独立性的同型号评测结果。
- 模型卡未披露模型 revision、评测运行日、提示模板与推理精度，平均分不能用于跨型号直接排序。
- 嵌入模型的实际效果依赖切分策略、任务适配器选择与向量维度，本站未在自有语料验证。
- 非商业许可限制商用，评测成绩的可用性不改变许可约束。
MTEB (English, v2) · 平均分（Average）
71.7 分（0–100）官方报告 · Jina AI（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-small / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MTEB (English, v2) 平均分（模型卡口径） / 未提供
- 基准 / 报告版本
- jina-embeddings-v5-text-small 模型卡发布说明（2026-02-18 发布）
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；模型卡概览称该模型在 MTEB English v2 平均 71.7、在 MMTEB 上 67.7，并称其为参数量 1B 以下多语嵌入模型中的最高分。模型卡未披露模型 revision、评测运行日、任务级配置与提示模板；不是本站复测。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- jinaai / jinaai-v5-text-card-mteb
- 来源
- https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v5-text-small
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅记录模型卡中的少量评测事实并保留发布方署名与来源链接；不复制榜单数据，此引用不改变模型卡与基准各自的许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：来源未披露足以复现与对齐的模型 revision、评测运行日与完整推理配置；该平均分仅记录模型卡口径，不加入跨型号比较组。
MMTEB · 平均分（Average）
67.7 分（0–100）官方报告 · Jina AI（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-small / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMTEB（多语基准）平均分（模型卡口径） / 未提供
- 基准 / 报告版本
- jina-embeddings-v5-text-small 模型卡发布说明（2026-02-18 发布）
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；模型卡概览与 MTEB English v2 并列给出该数值；模型卡未披露任务级明细、模型 revision、评测运行日与推理配置；不是本站复测。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- jinaai / jinaai-v5-text-card-mteb
- 来源
- https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v5-text-small
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅记录模型卡中的少量评测事实并保留发布方署名与来源链接；不复制榜单数据，此引用不改变模型卡与基准各自的许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：来源未披露足以复现与对齐的模型 revision、评测运行日与完整推理配置；该平均分仅记录模型卡口径，不加入跨型号比较组。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；内存、显存和速度取决于运行时、精度、输入长度与硬件，不将参数量或文件大小换算为资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：transformers>=4.57.0、torch>=2.8.0、peft>=0.15.2。
STEP 01 准备官方要求的依赖
按模型卡 Requirements 安装 transformers>=4.57.0、torch>=2.8.0 与 peft>=0.15.2；flash-attention 为官方推荐但非必需，sentence-transformers 仅在需要该接口时安装。模型卡未给出可直接复制执行的安装命令，命令需按目标环境确定。
STEP 02 加载模型并编码
按模型卡 Transformers 示例用 AutoModel.from_pretrained(..., trust_remote_code=True) 加载，并在 encode 时指定 task 与 prompt_name（如 task="retrieval"、prompt_name="query" 或 "document"），需要控制向量大小时设置 truncate_dim。本站未下载权重或执行模型，需在目标设备验证。