這是jina-reranker-v3模型的GGUF量化版本，是一個具有0.6B參數的多語言列表式重排器，專門用於文檔重排任務，經過量化處理以實現高效推理。

自然語言處理Gguf其他

jina-reranker-v3是一款參數為0.6B的多語言文檔重排器，採用創新的'最後但不遲的交互'架構，能夠在多語言環境下高效準確地對文檔進行重排，顯著提升信息檢索的相關性和效率。

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基於jinaai/jina-embeddings-v3模型進行量化處理的嵌入模型，專為LlamaEdge設計，提供高效的文本嵌入能力，支持多種量化版本以滿足不同場景需求

自然語言處理Gguf

Jina Code Embeddings 是一款專為代碼檢索設計的嵌入模型，基於Qwen2.5-Coder-0.5B構建，支持15種以上編程語言，適用於文本到代碼、代碼到代碼、代碼到文本、代碼到補全等多種代碼檢索任務以及技術問答。

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Jina Embeddings v4 是一款專為多模態和多語言檢索設計的通用嵌入模型，特別適用於複雜文檔的檢索，包括包含圖表、表格和插圖的視覺豐富文檔。

多模態Transformers其他

ReaderLM-v2-GGUF 是通過 llama.cpp 將 jinaai/ReaderLM-v2 模型轉換為 GGUF 格式的多語言文本生成模型，支持高效推理和部署

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基於jinaai/jina-embeddings-v3的蒸餾版本，專為計算資源有限或即時性能要求高的場景設計，支持多語言文本嵌入計算。

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Jina CLIP v2 是一個通用的多語言多模態嵌入模型，適用於文本和圖像，支持89種語言，具有更高的圖像分辨率和嵌套表示能力。

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Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型，支持超過100種語言，專注於句子相似度和特徵提取任務。

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Jina Embeddings V2 Base German 是一個基於轉換器的句子嵌入模型，專注於德語和英語文本的特徵提取和句子相似度計算。

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