【токен界】15 июля, согласно блогу разработчиков Google, текстовая модель Gemini Embedding (gemini-embedding-001) теперь официально доступна для разработчиков через Gemini API и Vertex AI. Эта модель поддерживает более 100 языков, максимальная длина ввода составляет 2048 токенов, и использует технологию Matryoshka Representation Learning, поддерживающую различные варианты выходных измерений. Gemini Embedding показывает отличные результаты в многоязычном рейтинге MTEB, охватывая такие области, как наука, право, финансы и программирование. Стоимость модели составляет 0.15 долларов за миллион входных токенов, разработчики могут бесплатно попробовать через Google AI Studio.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
6
Поделиться
комментарий
0/400
WalletAnxietyPatient
· 9ч назад
Цена слишком хороша, ух!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-75ee51e7
· 9ч назад
Довольно дешево, не стесняйтесь попробовать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MissingSats
· 9ч назад
Еще не настолько дорого, чтобы я кровью изо рта хрипел.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GigaBrainAnon
· 9ч назад
Дешево! Пробуем!
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiDoctor
· 10ч назад
Стандартная терапия также не может остановить эту ценовую язву.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenTaxonomist
· 10ч назад
по моему анализу, подозрительно занижена по сравнению с рыночной динамикой...
Google открывает модель Gemini Embedding, поддерживающую более 100 языков, цена 0,15 долларов США за миллион токенов.
【токен界】15 июля, согласно блогу разработчиков Google, текстовая модель Gemini Embedding (gemini-embedding-001) теперь официально доступна для разработчиков через Gemini API и Vertex AI. Эта модель поддерживает более 100 языков, максимальная длина ввода составляет 2048 токенов, и использует технологию Matryoshka Representation Learning, поддерживающую различные варианты выходных измерений. Gemini Embedding показывает отличные результаты в многоязычном рейтинге MTEB, охватывая такие области, как наука, право, финансы и программирование. Стоимость модели составляет 0.15 долларов за миллион входных токенов, разработчики могут бесплатно попробовать через Google AI Studio.