几周前，我们发布了 jina-embeddings-v4 模型的 GGUF 版本，大幅降低了显存占用，提升了运行效率。不过，受限于 llama.cpp 上游版本的运行时，当时的 GGUF 模型只能当作文本向量模型使用而无法支持多模态向量的输出。
今天，蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型，Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B（non-embedding 激活 4.8B）的轻量级配置，在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。
我们今天正式开源 jina-code-embeddings，一套全新的代码向量模型。包含 0.5B 和 1.5B 两种参数规模，并同步推出了 1-4 bit 的 GGUF 量化版本，方便在各类端侧硬件上部署。
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
两周前，我们发布了 jina-embeddings-v4 的 GGUF 格式及其多种动态量化版本。jina-embeddings-v4 原模型有 37.5 亿参数，在我们的 GCP G2 GPU 实例上直接运行时效率不高。因此，我们希望通过更小、更快的 GGUF 格式来加速推理。
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。
JEPA-2（V-JEPA 2）是Meta最新推出的视频世界模型，采用视图嵌入预测（Joint Embedding Predictive Architecture）框架进行自监督预训练。
今天，我们正式发布 jina-embeddings-v4，一款全新的多模态向量模型，参数规模达到 38 亿，并首次实现了对文本与图像的同步处理。
就在刚刚，Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。
什么，你在开发RAG竟然还没听说过Embedding模型还有排名？在AI应用开发热潮中，Embedding模型的选择已成为决定RAG系统成败的关键因素。然而，令人惊讶的是，许多开发者仍依靠直觉或跟风选择模型，而非基于系统化评估。
