Gemini Embedding
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 July 2025
- Autoři
- 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 vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Semantic embedding
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-available-gemini-api/
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- 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."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Gemini Embedding byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol semantic embedding.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Gemini Embedding — běžné otázky
Gemini Embedding— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Gemini Embedding— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2025.
Gemini Embedding— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol semantic embedding. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Gemini Embedding— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Gemini Embedding— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Gemini Embedding— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.