jina-embeddings-v5-omni 发布！全模态向量小模型

jina-embeddings-v5-omni正式发布，团队把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text 逐字节一致，无需重建任何已有索引。

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  jina-embeddings-v5-omni-small 在四模态上平均得分 53.93，以 1/5.7 的参数量追平 LCO-7B(54.43)。
  
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  jina-embeddings-v5-omni-nano 在 0.95B 参数下，依然能在文档检索上交出有竞争力的成绩。
  

资源链接：

魔搭 🧙 https://modelscope.cn/organization/jinaai

技术报告 📖 https://arxiv.org/abs/2605.08384

API 💻 https://jina.ai/embeddings/

开源 Omni 向量模型(同时覆盖文本、图像、音频、视频)的帕累托最优。

v5-omni-small(1.57B)的参数量不到 LCO-7B(8.93B)的 1/5，平均分却追平了它；v5-omni-nano(0.95B) 体量更小，但较 LanguageBind(1.14B)高出 8.9 分。横向对比基线包括 LanguageBind、Omni-Embed-Nemotron-3B、LCO-Embedding-Omni-3B 和 LCO-Embedding-Omni-7B。

不同模态的表现

按模态拆解，团队分别在 MMTEB(文本)、MIEB(图像)、MMEB-Video(视频)、MAEB(音频)上评测。

• v5-omni-small 在文本上拿到 67.0，领跑所有 Omni 模型：这一分数从 v5-text-small 原样继承，没有损失。
• 图像 56.05，其中聚类任务 84.57 是 全榜最高；
• 音频 51.46 与 LCO-7B(52.37)几乎打平，音频分类任务 55.89 同样登顶。
• 短板在视频上：41.20 对 LCO-7B 的 47.41，这是目前与端到端训练方案之间最显著的差距，时序推理更依赖端到端训练。

不同任务的表现

再把四个模态细拆成 13 类任务，图中星星标记的是 v5-omni-small 胜过最强开源基线(对方参数量普遍是它的 3-9 倍)的任务。

• 领先的三项：图像分类(68.55 vs 64.30)、图像聚类(84.57 vs 83.24)、音频分类(55.89 vs 53.39)。
• 主要差距：视频检索(27.82 vs 58.73)、组合检索 / VQA(44.23 vs 53.40)：与上一张图的结论一致，视频是仍要补的一课。

文档检索

单独看文档检索(ViDoRe-in-MIEB)。v5-omni-small 只激活 0.92B 文本 + 图像参数，就拿到 79.08，反超 LCO-3B(78.24，激活参数 4.07B)。

v5-omni-nano 更极致：0.31B 激活参数取得 70.05，把 LanguageBind(37.33)甩开近一倍。Nemotron-3B 以 85.64 暂居榜首，但参数量是 v5-omni-small 的 5.1 倍。

模型架构

v5-omni 的做法是：作为文本侧底座的 v5-text、新增的视觉与音频编码器整体冻结，中间只插一层小型可训练投影层(projector)，负责把不同模态的表示对齐到 v5-text 的语义空间。三个塔分别长这样:

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  视觉：基座是 Qwen3.5 视觉编码器(改自 SigLIP2)，配合 2x2 空间合并把 token 数压到原来的 1/4。整块编码器都冻起来，只把最后一层 fc_vision_2 换成一层随机初始化的投影，负责把视觉特征对齐到 v5-text 的输入维度，这层也是整个视觉塔里唯一参与训练的部分。
  
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  音频：基座是 Qwen2.5-Omni 编码器(改自 Whisper-large-v3)，同样整块冻住。一层随机初始化的 fc_audio 把 1280 维输出投到 v5-text
  
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  视频：不引入新编码器，而是直接当成一串视觉帧喂给视觉塔，需要的话再带上从视频里抽出的音频段。
  

任务侧，v5-omni 直接继承 v5-text 的四个任务专用 LoRA 适配器(检索、文本匹配、分类、聚类)，每个任务变体单独训练自己的投影层权重。

这种"冻结 + 投影"的架构带来一个直接好处：完全模块化。只用文本，就只加载文本权重(内存占用与 v5-text 一模一样)；要做图文，就再挂图像塔；音频、视频按需挂载，只有跑全模态时，所有塔才一齐就位。

v5-omni 架构图

真正参与训练的只有中间那条小小的投影层，占总权重的 0.35%。视觉、音频、文本三个塔全部冻结。任务专用 LoRA 适配器分别处理检索、分类、聚类和文本匹配。

快速开始

Elasticsearch(Elastic Inference Service)

如果你已经在 Elasticsearch 中用 jina-embeddings-v5-text，现有的文本索引开箱兼容 v5-omni。Omni 模型对文本输入产出的向量与 v5-text 逐字节一致：同样的输入，同样的向量，无需重新 embed，无需重建索引。要把图像、音频、视频也搜起来，只需新建一个 v5-omni 索引，把多模态内容写进去就行。

用 v5-omni 作为推理端点创建一个 semantic_text 索引，EIS 会在索引和检索时自动选择对应的 LoRA 适配器：

PUT multimodal-semantic-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "semantic_text"，
        "inference_id": ".jina-embeddings-v5-omni-small"
      }
    }
  }
}

把文本、图像(base64 data URI)、音频、视频写入同一个字段、同一个索引:

// 写入文本
POST multimodal-semantic-index/_doc
{
  "content": "'Kraft Dinner' is what Canadians call macaroni and cheese when prepared from a kit."
}
// 写入图像(base64)
POST multimodal-semantic-index/_doc
{
  "content": "data:image/png;base64，iVBORw0KGgoAAAAN..."
}

用一条文本 query 跨所有模态搜索:

GET multimodal-semantic-index/_search
{
  "query": {
    "semantic": {
      "field": "content",
      "query": "Was bedeutet 'Kraft Dinner' für Kanadier?"
    }
  }
}

Jina Embedding API

curl https://api.jina.ai/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "jina-embeddings-v5-omni-small",
    "task": "retrieval.query",
    "dimensions": 1024,
    "input": ["What does this image show?"]，
    "images": ["data:image/png;base64，..."]
  }'

请前往 jina.ai/embeddings 获取 API Key。

Hugging Face

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch
model = SentenceTransformer(
    "jinaai/jina-embeddings-v5-omni-small-retrieval",
    model_kwargs={"dtype": torch.bfloat16}，
)
# 文本向量(与 v5-text 完全一致)
text_emb = model.encode("What is knowledge distillation?",prompt_name="query")
# 图像向量
from PIL import Image
img = Image.open("photo.jpg")
img_emb = model.encode(img)
# 跨模态相似度
similarity = model.similarity(text_emb, img_emb)

训练方法

团队把这套架构叫做 冻结编码器的模型组合(frozen-encoder model composition)，拿一个足够强的文本向量模型做基座，把预训练好的视觉与音频编码器挂上去，中间只留一层小型可训练投影层，除此之外一律冻结。

整个联合模型只有 0.35% 的权重在训练，由此换来三件好处：1.文本表现分毫未动：同样的输入产出同样的向量，字节级一致；2. 训练快、省显存：只训投影层，比全量训练快 1.8-3.9 倍，显存降低 42%-64%； 3. 模块化：各个塔可以独立加载。

训练效率

上图是 4x H100、batch size 256、15K steps 下，投影层训练 vs 全量训练的耗时对比。音频侧的提速最明显：small 加速 3.2 倍 (154 min vs 497 min),nano 加速 3.9 倍(112 min vs 441 min)。显存能省下 42%-64%，因为冻结的编码器不需要保存梯度和优化器状态。

v5-omni 完整继承了 v5-text 的 Matryoshka 维度支持。图像与音频向量在维度截断下基本无损，视频向量在小维度下衰减更明显。

把四个模态汇总到一张雷达图上，v5-omni 各项 vs 最强基线。v5-omni-small(1.57B)在文本、图像、音频三项上的曲线 都贴住或反超基线；视频是雷达图上唯一明显凹下去的一块，也是团队下一版本要补的功课。

结语

这是 Jina 在全模态向量模型方向上的首次尝试，团队希望换个角度思考这个问题：多模态向量模型，真的必须端到端整体训练吗？

v5-omni 给出的回答是：不一定。

v5-omni 冻结文本底座、只训练 0.35% 的权重，就足以在文本、图像、音频三项追上参数量 5-7 倍于自己的模型。团队得到的经验是：组合(composition)胜过重训(retraining)。真正难的事情是先把一个足够强的文本编码器训出来，这件事一旦做好，通过轻量投影层把视觉和音频挂上去，代价几乎为零。

但这一版最值得说的还不是 benchmark，而是这种冻结底座的设计带给生产级用户的一个直接好处：现有的 v5-text 索引一行都不用动。

如果你已经在用 v5-text，把推理端点切到 v5-omni 就行。同样的 query，同样的向量，逐字节一致；不需要重新向量化任何一条数据，就能直接获得图像、音频、视频检索能力。这是团队对多模态检索升级这件事的看法：应该是一次原地升级，而不是一次迁移工程。

jina-embeddings-v5-omni-small 是当前 20 亿参数以下最强的开源 Omni 向量模型。jina-embeddings-v5-omni-nano 在 1 亿参数量级上做到了同样的事。

两个模型现已上线 Hugging Face 与 Jina Search Foundation API，也可以在 Elasticsearch 的原生推理端点直接调用。

点击即可跳转模型链接

https://modelscope.cn/organization/jinaai