モデル一覧に戻る
Google Deep Mindプロプライエタリ
Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2は、Google DeepMindによって開発されたEmbeddingモデルです。8Kのコンテキスト長を備え、高度なテキスト表現のベクトル化を支援します。
パラメータ
非公開
コンテキスト長
8K
ライセンス
プロプライエタリ
リリース日
2026-03-10
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
- ・8Kの十分なコンテキスト長
- ・効率的なベクトル表現能力
弱み
- ・非オープンソースのライセンス
- ・クローズドなモデル仕様
- ・外部からの内部構造アクセス不可
活用例
- ・セマンティック検索の構築
- ・ドキュメントの類似性判定
- ・RAG向けベクトルDB構築
深度分析
モデルタイプ
Multimodal Embedding
入力トークン制限
8,192
出力次元
128-3072 (recommended: 768, 1536, 3072)
対応モダリティ
Text, Image, Video, Audio, PDF
最新の更新
April 2026
言語
100+
強み
- ・Google初のネイティブマルチモーダル埋め込みモデル
- ・MTEB Multilingual（69.9）およびMTEB Code（84.0）で最先端の性能
- ・マトリョーシカ表現学習による柔軟な出力次元
- ・100以上の言語をサポートし、クロスリンガルタスクに対応
- ・すべてのモダリティに対する単一の統一埋め込み空間
弱み
- ・テキスト専用の埋め込みモデルよりもコストが高い
- ・Google APIへのアクセスが必要（オープンソースの重みは非公開）
- ・動画・音声の大容量入力処理ではレイテンシが発生する可能性がある
- ・複雑なマルチモーダルパイプラインには依然として慎重なオーケストレーションが必要
- ・ドメイン固有のユースケースに対するファインチューニングの選択肢が限られている
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| Amazon Nova 2 Multimodal | N/A | N/A | N/A | Custom pricing |
| Voyage Multimodal 3.5 | N/A | N/A | N/A | $0.12/1M tokens |
| OpenAI text-embedding-3-large | N/A | N/A | N/A | $0.13/1M tokens |
| Cohere Embed v4 | N/A | N/A | N/A | $0.10/1M tokens |
Gemini Embedding 2は、Google初のネイティブにマルチモーダルなエンベディングモデルであり、テキスト、画像、動画、音声、PDFを単一の統一されたエンベディング空間にマッピングします。2026年3月にリリースされ現在は一般提供されているこのモデルは、クロスモーダル検索ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しつつ、100以上の言語をサポートしています。
出典
分析生成日: 2026-05-30