Google: Gemini Embedding 2 Preview
google/gemini-embedding-2-preview
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Gemini Embedding 2 Preview de Google es un modelo de embeddings multimodal listado en el catálogo de OpenRouter. Según el catálogo, se describe como el primer modelo de embeddings multimodal de Google, que proyecta texto e imágenes en un espacio vectorial unificado para búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación. El catálogo indica texto, imagen, archivo, audio y video como modalidades de entrada aceptadas, con embeddings como única salida, y reporta una longitud de contexto de 8192 tokens. Toda la información proviene del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Descrito por el catálogo de OpenRouter como el primer modelo de embeddings multimodal de Google, unificando texto e imágenes en un solo espacio vectorial.[1]
- El catálogo lista cinco modalidades de entrada (texto, imagen, archivo, audio, video) con salidas de embeddings, lo que sugiere flexibilidad de ingesta amplia.[1]
- Longitud de contexto reportada de 8192 tokens, que podría admitir pasajes más largos que endpoints con contextos más cortos.[1]
Limitaciones
- La evidencia es solo de catálogo: no se incluyó una ficha de modelo independiente, benchmarks ni datos de rendimiento medidos, por lo que la calidad y latencia reales no están verificadas.[1]
- La descripción del catálogo indica soporte específicamente para texto e imágenes; las modalidades de audio, video y archivo listadas no están calificadas y su madurez no es clara.[1]
- Al ser una versión preliminar, la estabilidad, los precios y las funciones pueden cambiar; la dimensionalidad de los embeddings y otros detalles técnicos no se especifican en la fuente.[1]
Dónde utilizarlo
- Búsqueda semántica sobre colecciones de texto e imágenes, acorde con el espacio vectorial unificado que describe el catálogo.[1]
- Flujos de generación aumentada por recuperación, escenario que el catálogo menciona como objetivo.[1]
- Indexación experimental de contenido multimodal (audio, video, archivos), sujeta a validación con cargas reales, ya que solo se describe explícitamente soporte de texto e imagen.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini Embedding 2 PreviewFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Gemini Embedding 2 Preview is Google's first multimodal embedding model. We currently support mapping text and images into a unified vector space for semantic search and retrieval-augmented generation (RAG). It...
Especificaciones
- ID del modelo
- google/gemini-embedding-2-preview
- Creador
- Añadido a OpenRouter
- 17.04.2026
- Longitud de contexto
- 8,192
- Modalidad
- text+image+file+audio+video->embeddings
- Modalidades de entrada
- text, image, file, audio, video
- Modalidades de salida
- embeddings
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.200 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | entrada: audio |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | salida: embeddings |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 8,192 | $0.200 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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