Google официально представила свою первую модель внедрения текста промышленного уровня. джемини-встраивание-001, что ознаменовало поворотный момент в усилиях компании по развитию понимания и представления естественного языка. Эта передовая модель, доступная разработчикам через API Gemini, Google AI Studio и Vertex AI, обещает переосмыслить семантический поиск, рекомендательные системы и широкий спектр последующих приложений ИИ.
Ключевые особенности и возможности
- Многоязычная поддержка: gemini-embedding-001 изначально поддерживает более 100 языков, что позволяет осуществлять по-настоящему глобальное развертывание и выполнять задачи кросс-языкового поиска.
- Длина контекста: Модель принимает на входе до 2,048 токенов, включая длинные документы, фрагменты кода и многопредложенные тексты без усечения.
- Динамические выходные размеры: Используя запатентованную технологию обучения представлениям Matryoshka (MRL) от Google, разработчики могут гибко настраивать размер встраивания — 3072 измерения по умолчанию с возможностью уменьшения до 1536 или 768 — оптимизируя затраты на хранение и вычисления, сохраняя при этом высокую точность.
Тестовая производительность
gemini-embedding-001 уже продемонстрировал выдающиеся результаты на Тест массового внедрения текста (MTEB). В многоязычных и одноязычных оценках он достиг среднего балла за задание 68.32, превзойдя ведущих конкурентов, таких как системы встраивания на базе Mistral и Qwen. В частности, он набрал 85.13 балла по задачам парной классификации, 67.71 балла по задачам поиска и 65.58 балла по задачам переранжирования — эти показатели подчёркивают его универсальность в различных сценариях обработки текста.
Как использовать
Чтобы стимулировать эксперименты и внедрение, Google предоставляет как бесплатный и платный уровни для gemini-embedding-001. После исчерпания квот бесплатного уровня, использование тарифицируется по тарифу $0.15 за миллион входных токенов, что делает его конкурентоспособным по цене в отрасли. Ограничения по тарифам разработаны с учетом различных вариантов использования: от разработки легких прототипов до развертываний в масштабах предприятия.
Разработчики могут получить доступ gemini-embedding-001 сегодня через существующий embed_content Конечная точка в API Gemini. Интеграция с Google AI Studio и Vertex AI обеспечивает плавный процесс адаптации. Пример использования на Python прост:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Для тех, кто переходит с экспериментальной версии gemini-embedding-exp-03-07 или устаревшие модели встраивания (embedding-001, text-embedding-004), Google объявила сроки прекращения поддержки: экспериментальной версии и устаревшей embedding-001 выйдет на пенсию 14 августа 2025, В то время text-embedding-004 планируется прекращение поддержки 14 января 2026Рекомендуется заблаговременный переход на gemini-embedding-001 для обеспечения бесперебойной работы и доступа к новейшим улучшениям производительности.
Заглядывая в будущее, Google планирует расширить возможности Gemini Embedding с помощью Пакетный API Поддержка асинхронной, экономичной обработки, а также будущих моделей встраивания, охватывающих более широкий спектр возможностей. Благодаря широкому многоязычному охвату, регулируемой размерности и конкурентоспособной цене, gemini-embedding-001 готов стать основой для следующего поколения приложений на базе ИИ.
Первые шаги
CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ — в рамках единой конечной точки, со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.
Разработчики могут получить доступ Предварительный просмотр Gemini 2.5 Pro и Вео 3 через CometAPI, последние версии моделей указаны на дату публикации статьи. И заряжайте свой терминал с помощью Gemini CLI от Google на CometAPI! Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Последняя интеграция gemini-embedding-001 скоро появится на CometAPI, так что следите за обновлениями! Пока мы завершаем загрузку модели gemini-embedding-001, изучите наши другие модели на странице «Модели» или попробуйте их в AI Playground.