Title: EmbeddingGemma 300M %E2%80%94 embeddinggemma-300m
Canonical: https://llmeu.com/da/models/embeddinggemma-300m/
Markdown mirror: https://llmeu.com/da/models/embeddinggemma-300m.md
Machine-readable: https://llmeu.com/llms.txt (index) - https://llmeu.com/llms-full.txt (full catalogue) - https://llmeu.com/llms-catalogue.json
Provider: Google DeepMind
Licence: gemma
Hosting: catalogue only %E2%80%94 not hosted on LLM EU yet
Sources: https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m https://arxiv.org/abs/2509.20354

# EmbeddingGemma 300M

[Google DeepMind](/da/providers/google/)

Sidst gennemg%C3%A5et: 14. okt. 2026

## Suver%C3%A6nitet og hosting

Denne model er katalogiseret til reference. Den er endnu ikke hostet p%C3%A5 LLM EU, og ingen f%C3%B8rsteparts-endpoint betjener den her. Anmodninger til den g%C3%A5r direkte til udbyderen under den p%C3%A5g%C3%A6ldende udbyders egne vilk%C3%A5r.

## Resum%C3%A9

EmbeddingGemma er en 308M-parameter tekst-embedding-model med et 768-dimensionelt output, der kan trunkeres til 512, 256 eller 128 dimensioner gennem Matryoshka-repr%C3%A6sentationsl%C3%A6ring. Modelkortet angiver en maksimal inputl%C3%A6ngde p%C3%A5 2048 tokens og tr%C3%A6ningsdata p%C3%A5 over 100 talte sprog. Den er udgivet under Googles Gemma-vilk%C3%A5r snarere end en OSI-licens.

## Specifikationer

- Udbyder
  Google DeepMind (US)
- Kontekstvindue
  2.0k
- Parametre
  0.3B
- Modaliteter
  embedding
- Licens
  gemma %C2%B7 [licence](https://ai.google.dev/gemma/terms)
- %C3%85bne v%C3%A6gte
  yes
- Udgivelsesdato
  17. jul. 2025
- Opgaver
  [Genfinding (RAG)](/da/tasks/rag/), [Flersproget support](/da/tasks/multilingual-support/), [F%C3%B8lsomme data](/da/tasks/private/), [Lav pris](/da/tasks/cheap/)

## Sprog

**St%C3%A6rk:** en, de, fr, es, it, pt, nl, pl

**Tilstr%C3%A6kkelig:** sv, da, fi, cs, ro, el, uk, ru, ar, hi, zh, ja, ko, tr

#### St%C3%A6rk

- en
- de
- fr
- es
- it
- pt
- nl
- pl

#### Tilstr%C3%A6kkelig

- sv
- da
- fi
- cs
- ro
- el
- uk
- ru
- ar
- hi
- zh
- ja
- ko
- tr

Ikke verificeret: udbyderen har ikke dokumenteret denne p%C3%A5stand. %E2%80%94 a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

## Hvorn%C3%A5r man bruger den

#### Styrker

- flexible output dimensions for cheaper vector indexes
- small enough to embed on CPU
- training data in over 100 languages

#### Begr%C3%A6nsninger

- 2048-token input limit
- Gemma terms of use, not an OSI-approved licence
- no retrieval benchmark has been run by LLM EU

## Ofte stillede sp%C3%B8rgsm%C3%A5l

### Is EmbeddingGemma 300M served on LLM EU?

It has no endpoint in the catalogue, so it is catalogue only %E2%80%94 not hosted on LLM EU yet, with no region and no retention to report. A card whose status is "listed" is a catalogue entry, not a running deployment.

### Under what licence is EmbeddingGemma 300M released?

EmbeddingGemma 300M is recorded under gemma. The recorded licence text is https://ai.google.dev/gemma/terms. The weights are downloadable (open_weights is true). LLM EU republishes the licence id and the link and gives no legal advice; the licence text governs.

### How large is EmbeddingGemma 300M, and what context window does it have?

EmbeddingGemma 300M is recorded at 308M (safetensors total 302,863,104) (source: https://huggingface.co/api/models/google/embeddinggemma-300m), with a context window of 2048 tokens (source: https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m).

### Priser

Denne model er katalogiseret til reference. Den er endnu ikke hostet p%C3%A5 LLM EU, og ingen f%C3%B8rsteparts-endpoint betjener den her. Anmodninger til den g%C3%A5r direkte til udbyderen under den p%C3%A5g%C3%A6ldende udbyders egne vilk%C3%A5r.

### Verifikationsstatus

Hvor et felt ikke har nogen kilde, viser kortet det som uverificeret i stedet for at udfylde det. Et tomt felt er information.

LLM EU Verified betyder dokumenteret, ikke juridisk certificeret. Det er ikke en overensstemmelsesvurdering efter AI Act, og LLM EU er ikke et EU-organ.

### Versioner og varianter

- catalogue %C2%B7 Kun katalog %C2%B7 [weights](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m)

### Eksempel p%C3%A5 anmodning

```
curl https://api.llmeu.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMEU_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"embeddinggemma-300m","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
```

Ingen playground er udrullet til denne model: intet endpoint betjener den, s%C3%A5 en anmodning ville ikke have noget sted at g%C3%A5 hen.

### Benchmarks

Ingen offentliggjort evaluering. Dette er en mangel, ikke et skjult resultat.

### Kilder

- [huggingface.co](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m)
- [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2509.20354)

### Kortets %C3%A6ndringslog

- 17. jul. 2025 %E2%80%94 Udgivelsesdato
- 14. okt. 2026 %E2%80%94 Sidst gennemg%C3%A5et

Sidst gennemg%C3%A5et: 14. okt. 2026

### Opgaver

- [Genfinding (RAG)](/da/tasks/rag/)