Gemini Embedding
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 14 July 2025
- Autori
- 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 …
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Semantic embedding
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-available-gemini-api/
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- 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."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Gemini Embedding è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante July 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di semantic embedding.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Gemini Embedding — domande comuni
Gemini Embedding— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Gemini Embedding— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2025.
Gemini Embedding— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di semantic embedding. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Gemini Embedding— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Gemini Embedding— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Gemini Embedding— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.