jina-reranker-m0正式发布，这是一款多模态、多语言重排器，支持处理包含丰富视觉元素的文档，兼容跨语言场景。基于Qwen2-VL-2B构建，参数量达24亿，采用仅解码器架构，能同时评估视觉和文本元素相关性。模型在视觉检索、代码检索、长文档处理等任务上表现优异，尤其在多模态场景中展现了强大的跨领域能力。

MTEB和C-MTEB是评估文本嵌入模型性能的基准，涵盖多种任务、数据集和语言。BGE-M3、GTE、E5、Jina Embedding V3等模型在多语言、多功能和多粒度方面表现优异，支持长文本处理和高性能检索。这些模型通过创新技术如自知识蒸馏、LoRA适配器等，提升了文本嵌入的准确性和适用性，广泛应用于搜索、问答和大语言模型等领域。