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EmbeddingGemma 300M

Google DeepMind

Nur im Katalog Offene Gewichte

Souveränität und Hosting

Nur im Katalog

Dieses Modell ist als Referenz katalogisiert. Es wird noch nicht bei LLM EU gehostet, und kein Endpunkt aus erster Hand bedient es hier. Anfragen dazu gehen direkt an den Anbieter, zu dessen eigenen Bedingungen.

Zusammenfassung

EmbeddingGemma ist ein Text-Embedding-Modell mit 308M Parametern und 768-dimensionaler Ausgabe, die sich über Matryoshka-Repräsentationslernen auf 512, 256 oder 128 Dimensionen kürzen lässt. Die Modellkarte nennt eine maximale Eingabelänge von 2048 Token und Trainingsdaten in über 100 gesprochenen Sprachen. Es erscheint unter Googles Gemma-Bedingungen, nicht unter einer OSI-Lizenz.

Technische Daten

Anbieter
Google DeepMind (US)
Kontextfenster
2.0k
Modellparameter
0.3B
Modalitäten
embedding
Lizenz
gemma · licence
Offene Gewichte
yes
Veröffentlichungsdatum
17. Juli 2025
Aufgaben
rag, multilingual-support, private, cheap

Sprachen

Stark: en, de, fr, es, it, pt, nl, pl

Ausreichend: sv, da, fi, cs, ro, el, uk, ru, ar, hi, zh, ja, ko, tr

Sprachen

Stark

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

Ausreichend

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

Nicht verifiziert: Der Anbieter hat diese Angabe nicht belegt. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

Wann einsetzen

Stärken

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

Grenzen

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