$ diff embeddinggemma-2 kolibri-1
EmbeddingGemma 2 vs Kolibri-1
값의 출처는 EmbeddingGemma 2와 Kolibri-1 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
- 16K
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- —
- $/M 출력
- —
실제로 무엇이 다른가
- 컨텍스트 창
- Kolibri-1가 16K, 상대는 8K — 한 번의 요청에 2.0배 더 많이 넣을 수 있습니다.
- 가중치 공개
- 둘 다 가중치를 공개합니다 — EmbeddingGemma 2는 Apache 2.0, Kolibri-1는 Apache 2.0. 상업적 이용 조건이 같다고 가정하지 말고 각 라이선스를 확인하세요.
- 출시 시점
- EmbeddingGemma 2가 Kolibri-1보다 3일 늦게 출시됐습니다 (2026-10-06 / 2026-10-03).
전체 스펙
| 항목 | EmbeddingGemma 2 | Kolibri-1 |
|---|---|---|
| 개발사 | Google DeepMind | Aleph Alpha |
| 출시일 | 2026-10-06 | 2026-10-03 |
| 컨텍스트 창 | 8K tokens | 16,384 tokens native; up to 1,048,576 extended |
| 가격 | 미기재 | 미기재 |
| 라이선스 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 이용 경로 | Weights on Hugging Face and Kaggle; local inference | full weights on Hugging Face |