EmbeddingGemma 300M

Google DeepMind

Catalogue uniquement Poids ouverts

Souveraineté et hébergement

Catalogue uniquement

Ce modèle est catalogué pour référence. Il n’est pas encore hébergé sur LLM EU, et aucun endpoint de première partie ne le sert ici. Les requêtes vers ce modèle vont directement au fournisseur, selon les propres conditions de ce fournisseur.

Résumé

EmbeddingGemma is a 308M-parameter text embedding model with a 768-dimensional output that can be truncated to 512, 256 or 128 dimensions through Matryoshka representation learning. The model card states a maximum input length of 2048 tokens and training data in over 100 spoken languages. It is released under Google’s Gemma terms rather than an OSI licence.

Spécifications

Fournisseur
Google DeepMind (US)
Fenêtre de contexte
2.0k
Paramètres
0.3B
Modalités
embedding
Licence
gemma · licence
Poids ouverts
yes
Date de publication
17 juil. 2025
Tâches
rag, multilingual-support, private, cheap

Langues

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

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

Langues

Fort

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

Adéquat

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

Non vérifié : le fournisseur n’a pas documenté cette affirmation. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

Quand l’utiliser

Points forts

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

Limites

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