Jina Embeddings v4 借助量化感知训练技术，在压缩模型体积的同时最大程度保留性能，为搜索场景带来更高效的向量表征。本文带你深入了解量化技术如何化解 AI 模型体积与性能的冲突，对比四种主流量化方法，并展示 Jina Embeddings v4 在实验中的突破性成果。无论你是刚接触量化的新手，还是想优化检索系统的开发者，都能从中获取实用指导。

一、量化技术：破解模型体积与性能的矛盾

在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：能力要强，速度要快，成本还要低。但实际部署时，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。

量化（Quantization） 正是破解这一矛盾、实现规模化应用的关键技术。量化是一种常用的神经网络模型压缩技术，本质并不复杂：通过把高精度的小数四舍五入成更粗的整数，主动牺牲一部分精度，换来模型体积的大幅缩减。

量化不仅节省了存储和内存，还让向量计算变得更快，显著提升了检索效率。更重要的是，量化作为一种通用的数值优化手段，它不挑数据、不看场景、不依赖特定领域知识，适用于各类模型和应用场景。

一般认为，量化总会牺牲精度，有得必有失。但我们发现，通过 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），可以在压缩体积的同时，最大程度保留模型性能。我们已经将这一技术应用在 jina-embeddings-v4，为极致空间敏感的场景带来更小、更高效的向量表征。

Jina Embeddings v4 是我们最新推出的为搜索而生的四代目模型，全球首个集多模态、多向量、多语言于一体的开源向量模型。

HF ? https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v4
技术报告 ? https://arxiv.org/abs/2506.18902
API ? https://jina.ai/embeddings/

二、三种主流量化方法对比

模型量化是提升大模型落地效率的关键工具。结合实际应用背景，目前主流的量化方法大致可以分为四类：

1. 训练后量化 (Post-training quantization, PTQ)

这种方法最为直接，针对已经训练好的向量模型，直接对输出的浮点数进行取整或缩放处理。模型本身的结构和参数不会发生变化，不需要再进行额外训练。常用于快速压缩向量体积，操作简单，见效快，但模型本身大小和推理速度不变。

2. 输出量化感知训练 (Training for quantized embedding outputs, Output QAT)

这种方法的关键在于：让模型在训练阶段就知道输出会被量化。 通过在训练过程中引入量化操作，模型主动适应低精度输出的限制，自动调整参数，使量化后的向量尽量保留原始信息。

虽然模型参数会有所调整，但模型权重的精度保持不变，因此模型整体的体积不会缩小，变化的只是输出向量的尺寸。适合对模型结构和推理速度有要求，但希望输出更紧凑的场景。

3. 全量化感知训练 (Training for fully quantized models, Full QAT)

以一个训练好的高精度模型为起点，先将模型权重降低到目标精度，再针对精度损失进行再训练和微调。最终不仅能获得更小的向量表征，还能压缩模型体积、加速推理。由于涉及权重和结构的全面调整，这种方法对训练资源和工程成本的要求最高。

4. 蒸馏 (Distillation)

蒸馏是一种以大带小的策略，通过用一个强大的大模型（教师模型）生成大量训练数据，来训练一个专为量化设计、结构更小的新模型（学生模型）。实现模型和向量的双重压缩，性能接近原模型，适合极致压缩和加速场景，但开发周期较长。

下表总结了这四种方法的特点：

简单总结一下：四种方法都能实现向量压缩，但除了压缩向量外，还想同时获得更小、更快的模型，则需选择全量化感知训练(Full QAT) 或蒸馏，并承担更高的训练成本。

考虑到应用门槛和性价比，本文将聚焦于训练后量化(PTQ）和输出量化感知训练(Output QAT)这两种无需更改模型结构、也不影响推理速度的量化方案。它们能够大幅减小向量体积，在实际场景中应用门槛低，易于落地。