Gemini Embedding
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 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 mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Semantic embedding
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. 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 sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma 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, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- 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
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Gemini Embedding został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie semantic embedding.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Gemini Embedding — częste pytania
Gemini Embedding— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Gemini Embedding— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2025.
Gemini Embedding— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie semantic embedding. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Gemini Embedding— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Gemini Embedding— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Gemini Embedding— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.