모델 정보

bge-multilingual-gemma2

BAAI · bge-multilingual-gemma2

**BGE-Multilingual-Gemma2** is a LLM-based multilingual embedding model. It is trained on a diverse range of languages and tasks based on google/gemma-2-9b. BGE-Multilingual-Gemma2 primarily demonstrates the following advancements: - Diverse training data: The model's training data spans a broad range of languages, including English, Chinese, Japanese, Korean, French, and more.Additionally, the data covers a variety of task types, such as retrieval, classification, and clustering. - Outstanding performance: The model exhibits state-of-the-art (SOTA) results on multilingual benchmarks like MIRACL, MTEB-pl, and MTEB-fr. It also achieves excellent performance on other major evaluations, including MTEB, C-MTEB and AIR-Bench. By default, FlagLLMModel will use all available GPUs when encoding. Please set `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` to select specific GPUs. You also can set `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""` to make all GPUs unavailable. `bge-multilingual-gemma2` exhibits **state-of-the-art (SOTA) results on benchmarks like MIRACL, MTEB-pl, and MTEB-fr**. It also achieves excellent performance on other major evaluations, including MTEB, C-MTEB and AIR-Bench.

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정보 업데이트2026/10/29 04:07:24
OVERVIEW

모델 소개

**BGE-Multilingual-Gemma2** is a LLM-based multilingual embedding model. It is trained on a diverse range of languages and tasks based on google/gemma-2-9b. BGE-Multilingual-Gemma2 primarily demonstrates the following advancements: - Diverse training data: The model's training data spans a broad range of languages, including English, Chinese, Japanese, Korean, French, and more.Additionally, the data covers a variety of task types, such as retrieval, classification, and clustering. - Outstanding performance: The model exhibits state-of-the-art (SOTA) results on multilingual benchmarks like MIRACL, MTEB-pl, and MTEB-fr. It also achieves excellent performance on other major evaluations, including MTEB, C-MTEB and AIR-Bench. By default, FlagLLMModel will use all available GPUs when encoding. Please set `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` to select specific GPUs. You also can set `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""` to make all GPUs unavailable. `bge-multilingual-gemma2` exhibits **state-of-the-art (SOTA) results on benchmarks like MIRACL, MTEB-pl, and MTEB-fr**. It also achieves excellent performance on other major evaluations, including MTEB, C-MTEB and AIR-Bench.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:gemma。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。