Gemini Embedding
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 14 July 2025
- Autorzy
- 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 robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Semantic embedding
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-available-gemini-api/
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- 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."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Gemini Embedding został opublikowany przez Google DeepMind w Stanach Zjednoczonych Ameryki w lipcu 2025 roku. branża jest kategorią, do której należy wydawca.
It works in Language, and is recorded as doing semantic embedding.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpowiedzi
Gemini Embedding — Często zadawane pytania
Who created 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.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..