/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
303 млн
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
embeddinggemma-300m
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
22 сен 2026

embeddinggemma-300m

ЭмбеддингиТекст → embedding

Неизменённая копия многоязычной модели Google EmbeddingGemma-300M для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

149скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

busco-app/embeddinggemma-300m — это неизменённая копия модели Google DeepMind EmbeddingGemma-300M, опубликованная Looking Glass Labs LLC для загрузки приложением Busco без индивидуального запроса доступа к исходному репозиторию. Согласно карточке, веса, токенизатор и конфигурация побайтно совпадают с указанной upstream-версией; это не дообучение и не преобразование модели.

Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений. Она построена на архитектуре Gemma 3 Text, содержит 302,8 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Метаданные также указывают задачи извлечения признаков и сравнения предложений; модель доступна в формате safetensors и поддерживает sentence-transformers.

Репозиторий распространяется по лицензии Gemma. Карточка рекомендует использовать upstream-репозиторий как канонический источник для оценок качества и руководства по применению; зеркало создано для удобства загрузки и само не воспроизводит эти материалы.

Сценарии применения

  • семантический поиск по текстовым документам
  • поиск похожих предложений и фрагментов
  • сравнение семантической близости двух текстов
  • извлечение признаков из текста для последующей классификации
  • кластеризация текстов по смыслу

Ограничения

Зеркальная карточка не приводит собственных оценок качества и рекомендаций по использованию; для них следует обращаться к канонической карточке Google. Контекст модели ограничен 2048 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EmbeddingGemma-300M — unmodified mirror

An ungated mirror of google/embeddinggemma-300m at revision 57c266a740f537b4dc058e1b0cda161fd15afa75, published by Looking Glass Labs LLC so that the Busco desktop app can fetch it on first run without requiring each user to file an individual access request.

Upstream is gated (gated: manual), which means every download needs a per-account approval from a human. A locally-installed desktop application cannot ask its users to do that, so this mirror exists to make the same weights retrievable anonymously. It is not a fine-tune, a quantization, a conversion, or a re-training — there is nothing here that is not upstream.

Modification notice (Gemma Terms of Use §3.1(3))

Every weight, tokenizer, pooling and configuration file in this repository is byte-identical to the upstream revision named above; their Git LFS SHA-256 object ids match upstream's, file for file.

Two files differ, and only these two:

FileDifference
README.mdThis card replaces the upstream model card.
notebook.ipynbNot mirrored.

Two files are added, and only these two:

FilePurpose
LICENSEThe Gemma Terms of Use, reproduced in full (§3.1(2)).
NOTICEThe notice required by §3.1(4).

No weight file, tokenizer file or configuration file has been modified, added or removed.

Licence

Gemma is provided under and subject to the Gemma Terms of Use found at ai.google.dev/gemma/terms. Use of these weights is additionally subject to the Gemma Prohibited Use Policy. Both are incorporated by reference. See LICENSE and NOTICE in this repository for the full text and the required notice.

Distributing these weights onward carries the same four conditions of §3.1 that this mirror meets: pass the §3.2 use restrictions through as an enforceable provision of your own agreement, give your recipients a copy of the Agreement, mark any files you modify, and ship the NOTICE file.

Use

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Always pin a revision. This repository will not be force-pushed or squashed,
# so any commit sha in its history stays resolvable.
model = SentenceTransformer("busco-app/embeddinggemma-300m", revision="<commit sha>")

For anything other than reproducibility, prefer upstream — it is the canonical source, it carries Google's own model card, evaluation numbers and usage guidance, and none of that is reproduced here.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3TextModel
Ревизия весов
80d1ba7

0 моделей