Какова длина контекста у Gemma 2 9B?

Модель поддерживает контекстное окно размером 8192 токена, что позволяет обрабатывать средние по объему тексты и вести диалоги.

Для каких задач лучше всего подходит эта модель?

Она отлично справляется с суммаризацией, ответами на вопросы, программированием и творческой генерацией текста.

Можно ли использовать Gemma 2 9B через API?

Да, модель доступна для интеграции через платформу alltokens, что обеспечивает удобный доступ к её возможностям.

Google: Gemma 2 9B

GoogleОбновлено: 28 июня 2024 г.

Gemma 2 9B от Google — это высокоэффективная открытая модель, которая устанавливает новые стандарты производительности для своего компактного размера. Она оптимизирована для широкого спектра текстовых задач, обеспечивая высокую скорость генерации и точность ответов.

Использовать через API

Метрики

Вход

4 ₽/M

Выход

12 ₽/M

Контекст

8k tokens

Параметры

Релиз

28 июня 2024 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltytemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Gemma 2 9B от Google — это передовая языковая модель с открытым исходным кодом, которая устанавливает новый стандарт эффективности и производительности в своем весовом классе. Разработанная для широкого спектра задач, она позволяет разработчикам и исследователям создавать инновационные приложения, сохраняя при этом доступность, безопасность и экономическую эффективность. Использование Gemma регулируется условиями использования Google Gemma. Доступ к модели предоставляется через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Google Gemini модели Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Google: Gemma 2 9BТекущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

4 / 12

Google: Gemma 2 9BТекущая

4 / 12

Модель

IBM: Granite 4.0 Micro

Для чего

Обе модели относятся к классу компактных и эффективных решений для быстрой обработки текста.

Контекст

131k

Цена ₽

3 / 14

IBM: Granite 4.0 Micro

Обе модели относятся к классу компактных и эффективных решений для быстрой обработки текста.

131k

3 / 14

Модель

LiquidAI: LFM2-24B-A2B

Для чего

Модели конкурируют в сегменте высокопроизводительных открытых весов с фокусом на баланс скорости и качества.

Контекст

128k

Цена ₽

4 / 15

LiquidAI: LFM2-24B-A2B

128k

4 / 15

Когда выбирать

Необходима высокая скорость обработки текстовых запросов при сохранении качества ответов
Требуется надежная база для создания чат-ботов и ассистентов на базе технологий Google
Нужна эффективная модель с открытыми весами для интеграции в локальные или облачные сервисы через alltokens

Когда не выбирать

Требуется работа с экстремально длинными документами, превышающими контекст в 8192 токена
Необходима мультимодальность, так как модель специализируется исключительно на тексте
Для решения сложнейших логических задач требуются модели самого крупного размера (70B+ параметров)