3 月 10 日消息，谷歌公司于 3 月 7 日發布博文，宣布推出 Gemini Embedding，是一款基于 AI 的文本處理模型，現已集成至 Gemini API。

該模型在 Massive Text Embedding Benchmark（MTEB）中拔得頭籌，超越了 Mistral、Cohere 和 Qwen 等競爭對手，成為當前性能最強的文本嵌入模型。

Gemini Embedding 將文本轉換為數值表示（向量），從而支持語義搜索、推薦系統和文檔檢索等功能。它在 MTEB 基準測試中表現出色，平均任務得分為 68.32，顯著高于 Linq-Embed-Mistral 和 gte-Qwen2-7B-instruct 等模型，達到 State-of-the-art。

State-of-the-art（SOTA）AI 模型是指在特定任務或領域中，當前表現最優的模型或方法。這些模型通常通過在各種基準測試中取得最高分來證明其優越性，并且往往在準確性、效率或能力上超越了之前的模型，甚至在某些任務中達到了人類水平的表現。

該模型在配對分類上得分為 85.13；在檢索上得分 67.71，在重排序得分為 65.58，表明 Gemini Embedding 在 AI 搜索引擎、文檔分析和聊天機器人優化等實際應用中具有顯著優勢。

MTEB 由 Hugging Face 創建，通過 50 多個數據集評估 AI 模型在文本數據排名、分類和檢索方面的能力。作為行業標準，MTEB 排行榜為企業在選擇 AI 模型時提供了重要參考。Gemini Embedding 的優異表現不僅鞏固了谷歌在 AI 領域的領導地位，也為其在商業應用中的推廣奠定了基礎。

Gemini Embedding 的高性能使其在以下領域具有廣泛的應用前景：

搜索引擎：提升搜索結果的相關性，支持谷歌正在測試的純 AI 驅動搜索模式。

多語言應用：增強跨語言翻譯、客戶服務自動化和內容排名能力。

企業服務：優化基于 Google Cloud 的 AI 分析、語義搜索和自動化數據檢索功能。