$ diff embeddinggemma-2 glm-5-3-flash
EmbeddingGemma 2 vs GLM-5.3-Flash
값의 출처는 EmbeddingGemma 2와 GLM-5.3-Flash 문서이며, 각 항목에 원 출처가 인용돼 있습니다. 이 페이지는 벤치마크 결과를 제시하지 않고 두 모델의 우열도 가리지 않습니다 — 공개된 사양 두 개를 나란히 놓을 뿐입니다. 랩이 공개하지 않은 값은 추측하지 않고 미기재로 표시합니다.
Google DeepMindEmbeddingGemma 2
- 컨텍스트
- 8K
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- —
- $/M 출력
- —
- 컨텍스트
- 1.0M
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- $0.15
- $/M 출력
- $0.5
실제로 무엇이 다른가
- 컨텍스트 창
- GLM-5.3-Flash가 1.0M, 상대는 8K — 한 번의 요청에 131.1배 더 많이 넣을 수 있습니다.
- 가중치 공개
- 둘 다 가중치를 공개합니다 — EmbeddingGemma 2는 Apache 2.0, GLM-5.3-Flash는 MIT. 상업적 이용 조건이 같다고 가정하지 말고 각 라이선스를 확인하세요.
- 출시 시점
- EmbeddingGemma 2가 GLM-5.3-Flash보다 41일 늦게 출시됐습니다 (2026-10-06 / 2026-08-26).
전체 스펙
| 항목 | EmbeddingGemma 2 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| 개발사 | Google DeepMind | Z.ai |
| 출시일 | 2026-10-06 | 2026-08-26 |
| 컨텍스트 창 | 8K tokens | 1,048,576 (1M) |
| 가격 | 미기재 | $0.15/M input · $0.03/M cached input · $0.50/M output |
| 라이선스 | Apache 2.0 | MIT |
| 이용 경로 | Weights on Hugging Face and Kaggle; local inference | Hugging Face (open weights), Z.ai API |