گوگل به‌طور رسمی مدل جدید و پرقدرت Gemini Embedding را به طور عمومی در دسترس قرار داده است. این مدل هم‌اکنون در صدر جدول مرجع Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) قرار دارد و به یکی از ابزارهای کلیدی در API Gemini و Vertex AI تبدیل شده است. این قابلیت به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برای ساخت اپلیکیشن‌هایی مانند جستجوی معنایی و تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) از آن بهره‌برداری کنند.
با اینکه کسب رتبه اول دستاوردی مهم به شمار می‌آید، اما رقابت در زمینۀ مدل‌های تعبیه شده بسیار شدید است. مدل اختصاصی گوگل با چالش‌های مستقیم از سمت رقبای قدرتمند متن‌باز مواجه است. این وضعیت راه‌حل‌های استراتژیکی جدیدی را برای شرکت‌ها ایجاد می‌کند: استفاده از مدل اختصاصی رتبه یک یا انتخاب یک رقیب متن‌باز که کنترل بیشتری را ارائه می‌دهد.
مدل‌های تعبیه شده در هسته خود، متن یا سایر نوع‌های داده را به لیست‌های عددی تبدیل می‌کنند که ویژگی‌های کلیدی ورودی را ضبط می‌کنند. داده‌هایی که از نظر معنایی مشابه هستند، دارای مقادیر تعبیه شده نزدیک‌تری در این فضا به هم هستند. این قابلیت، راه‌های کاربردی قوی‌تری را فراتر از جستجوهای ساده با کلمات کلیدی فراهم می‌کند، مانند ایجاد سیستم‌های تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) که اطلاعات مرتبط را به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) منتقل می‌کنند.
مدل‌های تعبیه شده همچنین می‌توانند در حوزه‌های دیگر مانند تصاویر، ویدیوها و صدا نیز مورد استفاده قرار بگیرند. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک می‌تواند از یک مدل تعبیه چندوجهی برای ایجاد نماینده عددی یکپارچه برای محصولاتی استفاده کند که شامل توصیفات متنی و تصاویر باشد.
یکی از ویژگی‌های کلیدی Gemini Embedding، انعطاف‌پذیری داخلی آن است. این مدل با استفاده از تکنیک یادگیری نمایش ماتریوشکا (MRL) آموزش دیده است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا تعبیه‌هایی با ابعاد 3072 ایجاد کنند و در عین حال بتوانند آن را به اندازه‌های کوچکتری مانند 1536 یا 768 کاهش دهند بدون اینکه ویژگی‌های مرتبط آن از دست برود. این انعطاف‌پذیری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بین دقت مدل، عملکرد و هزینه‌های ذخیره‌سازی تعادل برقرار کنند، امری که در مقیاس‌دهی برنامه‌ها بسیار حیاتی است.
گوگل، Gemini Embedding را به عنوان مدلی یکپارچه معرفی کرده که طراحی شده تا به طور مؤثر در دامنه‌های مختلفی مانند مالی، حقوقی و مهندسی بدون نیاز به تنظیمات دقیق کار کند. این ویژگی توسعه را برای تیم‌هایی که به یک راه‌حل عمومی نیاز دارند، ساده‌سازی می‌کند. با پشتیبانی از بیش از 100 زبان و قیمت‌گذاری رقابتی به مبلغ 0.15 دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی، این مدل به‌دنبال قابلیت دسترسی وسیع است.
جدول رده‌بندی MTEB نشان می‌دهد که در حالی که Gemini در صدر قرار دارد، فاصله نزدیکی با رقبای قدیمی‌تر از OpenAI و رقبای خاصی مانند Mistral وجود دارد که مدلی خاص برای بازیابی کد ارائه می‌دهد. ظهور این مدل‌های تخصصی نشان می‌دهد که برای برخی وظایف، ابزاری هدفمند می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به یک مدل عمومی داشته باشد.
مدل‌هایی مانند Cohere نیز به طور مستقیم به بازارهدف می‌پردازند و مدل Embed 4 خود را معرفی می‌کنند که توانایی برخورد با “داده‌های پراکنده و واقعی” را دارد که معمولاً در اسناد شرکتی وجود دارد. این مدل امنیت داده را برای صنایع نظارتی مانند مالی و بهداشت و درمان بهبود می‌بخشد.
در نهایت، تهدید اصلی برای سلطه مدل‌های اختصاصی، از طرف جامعه متن‌باز می‌آید. مدل Qwen3-Embedding شرکت Alibaba به‌عنوان یک گزینه متن‌باز بسیار نزدیک به Gemini مطرح شده و تحت مجوز Apache 2.0 در دسترس است. برای شرکت‌هایی که به‌دنبال توسعه نرم‌افزار هستند، مدل Qodo-Embed-1-1.5B گزینه‌ای دیگر با کارایی قابل قبول در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر به شمار می‌رود.
برای شرکت‌هایی که به‌طور خاص از خانواده مدل‌های Gemini استفاده می‌کنند، بهره‌گیری از مدل تعبیه شده بومی می‌تواند مزایایی از جمله یکپارچگی بی‌نقص، راه‌حل MLOps ساده و اطمینان از استفاده از یک مدل عمومی مورد تأیید را به همراه داشته باشد. با این حال، Gemini یک مدل بسته و فقط از نوع API است. شرکت‌هایی که به اولویت داده‌مداری، کنترل هزینه و قابلیت اجرای مدل‌ها روی زیرساخت‌های خود اهمیت می‌دهند، اکنون گزینه‌های مطمئن از جمله Qwen3-Embedding یا مدل‌های تعبیه خاص خود را دارند.