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Google Deep Mind条件付オープン
EmbeddingGemma - 300M
EmbeddingGemma - 300Mは、Google DeepMindによって開発されたembeddingモデルです。効率的なベクトル表現を可能にし、テキストデータの意味的な検索や分類に適しています。
パラメータ
3.0B
コンテキスト長
2K
ライセンス
Gemma License
リリース日
2025-09-05
API料金
このモデルのAPI料金情報は現在未公開です
強み
- ・Google DeepMindによる開発
- ・軽量なモデルサイズ
- ・効率的なベクトル変換
弱み
- ・コンテキスト長が2Kと短め
- ・パラメータ規模が限定的
- ・汎用モデルではない特化型
活用例
- ・セマンティック検索の実装
- ・文書の類似性判定
- ・テキストのクラスタリング
深度分析
パラメータ
300M
小型モデル
入力価格
$0.01/1M
非常に低コスト
コンテキスト
8Kトークン
埋め込み向け
強み
- ・Googleの埋め込みモデル
- ・300Mパラメータで高効率
- ・テキスト埋め込みに最適
- ・コスト効率が良い
弱み
- ・埋め込み専用のため生成非対応
- ・Gemma 4で改善あり
- ・ドキュメントが限定的
競合比較
| Model |
|---|
| NV-Embed-v2 |
| GritLM-7B |
モデル: EmbeddingGemma - 300M フィールド: 要約
EmbeddingGemmaはGoogle DeepMindの308Mパラメータのエンベディングモデルです。5億パラメータ未満のモデルにおいてMTEBでSOTAを達成しています。
分析生成日: 2026-05-24