Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2！它将文本、图、音视频及 PDF 无损融于统一向量空间，实现跨越五大模态的直接检索。这极大降低了架构成本，赋予了 AI 真正连贯的「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。
刚刚，谷歌发布了首个原生多模态（Multimodal）嵌入模型——Gemini Embedding 2。这次模型最大的变化在于：把文本、图像、视频、音频和文档，全部映射进同一个统一的嵌入空间。
jina-embeddings-v5-text 岁在丙午，开年即战。Jina AI 的五代目向量模型春节期间正式发布。1B 参数内世界第一，全面刷新向量模型的性能天花板！
今天，Qwen 家族新成员+2，我们正式发布 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型系列，这两个模型基于 Qwen3-VL 构建，专为多模态信息检索与跨模态理解设计，为图文、视频等混合内容的理解与检索提供统一、高效的解决方案。
今天聊一聊我们如何做高质量rerank。
同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。
让模型先解释，再学Embedding！ 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员，最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年，文本表征（Text Embedding）模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec，Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间，用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
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。
