Resumen
¿Para qué elegir Gemini Embedding 2?
Lo mejor
- Google ofrece un endpoint gestionado para representar varias modalidades en un mismo espacio vectorial.
- Permite elegir entre 128 y 3.072 dimensiones para ajustar precisión, almacenamiento y latencia.
A tener en cuenta
- El precio depende de la modalidad de entrada y la comparación debe hacerse con un conjunto de recuperación propio.
- No genera respuestas ni debe puntuarse junto a modelos generativos.
La ficha técnica está verificada, pero todavía no hay una evaluación comparable de IA Versus para convertirla en una puntuación o ranking.
Ficha técnica · octubre 2026
La versión exacta importa.
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Vectores
Gemini API · Google AI Studio · Vertex AI
Cobertura de datos
Lo que esta ficha puede demostrar hoy.
Esta versión también tiene 13 resultados externos guardados por tarea, categoría y configuración. No equivalen a ese número de benchmarks independientes.
La cobertura mide la trazabilidad de la ficha, no la calidad del modelo. Las puntuaciones y rankings requieren evidencia comparable adicional.
Evaluación de rendimiento y señales externas
Qué resultados se han medido.
Todavía no hay una evaluación propia de IA Versus para asignar una nota global a este modelo. Las tablas siguientes muestran los resultados externos disponibles, con su identidad y contexto.
| Fuente y tarea | Resultado publicado | Configuración, muestra y recursos | Fecha y trazabilidad |
|---|---|---|---|
| MTEB ↗MTEB · Vidore2BioMedicalLecturesRetrievalInglés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 63,91 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/englishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: a29202f0da409034d651614d87cd8938d254e2ea Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2BioMedicalLecturesRetrievalFrancés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 63,37 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/frenchmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: a29202f0da409034d651614d87cd8938d254e2ea Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2BioMedicalLecturesRetrievalAlemán · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 63,38 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/germanmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: a29202f0da409034d651614d87cd8938d254e2ea Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2BioMedicalLecturesRetrievalEspañol · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 63,94 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/spanishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: a29202f0da409034d651614d87cd8938d254e2ea Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2EconomicsReportsRetrievalInglés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 57,32 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/englishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: b3e3a04b07fbbaffe79be49dabf92f691fbca252 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2EconomicsReportsRetrievalFrancés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 52,51 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/frenchmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: b3e3a04b07fbbaffe79be49dabf92f691fbca252 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2EconomicsReportsRetrievalAlemán · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 54,14 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/germanmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: b3e3a04b07fbbaffe79be49dabf92f691fbca252 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2EconomicsReportsRetrievalEspañol · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 53,01 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/spanishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: b3e3a04b07fbbaffe79be49dabf92f691fbca252 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2ESGReportsHLRetrievaldefault · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 74,58 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/defaultmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: 6d467dedb09a75144ede1421747e47cf036857dd Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2ESGReportsRetrievalInglés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 66,59 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/englishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: 0542c0d03da0ec1c8cbc517c8d78e7e95c75d3d3 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2ESGReportsRetrievalFrancés · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 65,47 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/frenchmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: 0542c0d03da0ec1c8cbc517c8d78e7e95c75d3d3 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2ESGReportsRetrievalAlemán · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 65,13 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/germanmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: 0542c0d03da0ec1c8cbc517c8d78e7e95c75d3d3 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
| MTEB ↗MTEB · Vidore2ESGReportsRetrievalEspañol · nDCG@10Evaluación técnica aportada al benchmark | 67,39 %Escala original 0–1, mostrada en %Un valor mayor es mejor en esta métrica | 3072 dimensiones · revisión 1 · test/spanishmteb 2.18.20Versión: 2.18.20Identidad y recursosgoogle/gemini-embedding-2 Dataset: 0542c0d03da0ec1c8cbc517c8d78e7e95c75d3d3 Revisión fuente: 0ecfb78c805f76733d4fa017a8c924712b8120b9 | Evaluado Captura: Metodología ↗ |
Arena mide preferencia o señales de usuarios. MTEB contiene ejecuciones aportadas al benchmark; BFCL evalúa herramientas y Terminal-Bench el conjunto agente + modelo. Se conservan las configuraciones y cifras de origen; no se transforman en una puntuación de IA Versus.
Ver cobertura, fuentes y reglas de estos datos →Los votos de usuarios se muestran en las comparativas como una señal de preferencia independiente.
Precio API orientativo
La unidad de cobro importa.
Tarifa publicada: Entrada por 1M de tokens: texto 0,20 USD · imagen 0,45 USD · audio 6,50 USD · vídeo 12 USD. Salida vectorial sin tarifa adicional.. La unidad publicada no equivale al coste por tarea. Para compararlo bien hay que registrar tokens de razonamiento, caché, herramientas, reintentos, latencia y tasa de éxito.
Compatibilidad técnica
Qué admite esta configuración exacta.
Alternativas comparables
Compara antes de decidir.
Procedencia
Cada dato debe poder rastrearse.
Los datos del proveedor describen especificaciones, precios y disponibilidad. Las puntuaciones de rendimiento se guardan por separado para que una afirmación comercial nunca se convierta automáticamente en una valoración.