01规格
| 发布方 | Jina AI · jinaai |
|---|---|
| 系列 | Jina 向量与重排 · jina-embeddings-vllm-retrieval |
| 类型 | 向量模型 (visual-document-retrieval) |
| 参数量 | 3.75B 来源：按官方 safetensors 权重统计 |
| 发布权重 | BF16 · 7.5 GB下载量 |
| 许可 | — · 模型卡未写许可模型卡元数据没有写许可，请查看仓库文件。 |
| 发布日期 | 2025-07-01 （Hugging Face 仓库创建日） |
02需要多少显存（估算）
向量模型体量小，显存随批量和序列长度增长。
| 精度 | 权重 | 权重 + 开销 | 最低显卡 | Mac |
|---|---|---|---|---|
| BF16 / FP16（原始精度） | 7.5 GB | 8.8 GB | 12GB 显卡 | Mac 16GB |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 4.0 GB | 4.9 GB | 8GB 显卡 | Mac 16GB |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 2.3 GB | 3.0 GB | 8GB 显卡 | Mac 16GB |
每权重比特：BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%；Mac GPU 约可用统一内存的 2/3（≤36GB）或 3/4（更大机型）。MoE 模型所有专家都要进显存，按总参数算。 估算方法 →
03怎么跑
只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。
- vLLM — 官方模型卡提及
- Transformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
jinaai 官方发布的 1 个仓库。
05Jina 向量与重排 其他模型
全部 16 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| jina-reranker-v3.5 | 597M | 0.9 GB | 2026-07-14 |
| jina-embeddings-v5-omni-nano | 986M | 1.2 GB | 2026-04-01 |
| jina-embeddings-v5-omni-small | 1.63B | 1.6 GB | 2026-04-01 |
| jina-embeddings-v5-omni-nano-retrieval | 948M | 1.1 GB | 2026-03-31 |
| jina-embeddings-v5-omni-small-retrieval | 1.56B | 1.5 GB | 2026-03-31 |
| jina-embeddings-v5-text-nano | 212M | 0.6 GB | 2026-01-22 |
| jina-embeddings-v5-text-small | 596M | 0.9 GB | 2026-01-22 |
| jina-reranker-v3 | 597M | 0.9 GB | 2025-09-18 |
06来源
数据核对于 2025-09-17。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。