$ diff embeddinggemma-2 minimax-m3
EmbeddingGemma 2 vs MiniMax M3
값의 출처는 EmbeddingGemma 2와 MiniMax M3 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
- 1M
- 가중치
- 공개
- $/M 입력
- $0.3
- $/M 출력
- $1.2
실제로 무엇이 다른가
- 컨텍스트 창
- MiniMax M3가 1M, 상대는 8K — 한 번의 요청에 125배 더 많이 넣을 수 있습니다.
- 가중치 공개
- 둘 다 가중치를 공개합니다 — EmbeddingGemma 2는 Apache 2.0, MiniMax M3는 Open-weight (HuggingFace). 상업적 이용 조건이 같다고 가정하지 말고 각 라이선스를 확인하세요.
- 출시 시점
- EmbeddingGemma 2가 MiniMax M3보다 127일 늦게 출시됐습니다 (2026-10-06 / 2026-06-01).
전체 스펙
| 항목 | EmbeddingGemma 2 | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| 개발사 | Google DeepMind | MiniMax |
| 출시일 | 2026-10-06 | 2026-06-01 |
| 컨텍스트 창 | 8K tokens | 1,000,000 tokens (1M); min. 512K guaranteed |
| 가격 | 미기재 | $0.30/M input · $1.20/M output ($0.06/M cached input) — OpenRouter catalogue, read 2026-07-28 |
| 라이선스 | Apache 2.0 | Open-weight (HuggingFace) |
| 이용 경로 | Weights on Hugging Face and Kaggle; local inference | API (global, including English) + open-weight on HuggingFace |