Gemini Embedding
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 July 2025
- Authors
- Jinhyuk Lee, Feiyang Chen, Sahil Dua, Daniel Cer, Madhuri Shanbhogue, Iftekhar Naim, Gustavo Hernández Ábrego, Zhe Li, Kaifeng Chen, Henrique Schechter Vera, Xiaoqi Ren, Shanfeng Zhang, Daniel Salz, Michael Boratko, Jay Han, Blair Chen, Shuo Huang, Vikram Rao, Paul Suganthan, Feng Han, Andreas Doumanoglou, Nithi Gupta, Fedor Moiseev, Cathy Yip, Aashi Jain, Simon Baumgartner, Shahrokh Shahi, Frank …
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Semantic embedding
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Tréninková data
- tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-available-gemini-api/
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Unknown
Table 1 "This embedding model has consistently held a top spot on the Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Multilingual leaderboard since the experimental launch in March."
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Gemini Embedding was published by Google DeepMind, in United States of America, in July 2025. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing semantic embedding.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné ho dosáhnout pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpovědi
Gemini Embedding — Časté dotazy
Kdo vytvořil Gemini Embedding?
Gemini Embedding was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
When was Gemini Embedding released?
Gemini Embedding was published in July 2025.
What is Gemini Embedding used for?
Gemini Embedding works in Language, and is recorded as handling semantic embedding. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Gemini Embedding?
None. Gemini Embedding is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Gemini Embedding open source?
No. Gemini Embedding has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Gemini Embedding have?
No parameter count has been published for Gemini Embedding, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.