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Model garden Router · sur demande Dédié · disponible

embeddinggemma 300m

Fonctionne comme votre propre déploiement GPU dédié, à lancer directement depuis l'assistant. Les données restent en Europe.

embeddinggemma 300m est un modèle de langage open source de Google avec 0.3B paramètres, hébergé sur des GPU européens via une API compatible OpenAI.

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google/embeddinggemma-300m Sur demande
text->embedding · google · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
0.3B
Paramètres
—
Fenêtre de contexte
8GB
VRAM minimale
POST /api/v1/embeddings Sur demande

Caractéristiques

Paramètres 0.3B
VRAM minimale 8 GB
Architecture Gemma3TextModel (vLLM)
Licence gemma
Modalité text->embedding
Date de sortie July 2025
Éditeur google ↗

Tarifs

Router partagé · par token
Sur demande
Non disponible sur le Router partagé. Tarif sur demande en déploiement GPU dédié.
GPU dédié · par heure
à partir de 2,03 € par heure
Votre propre instance vLLM sur un cloud européen (8 Go de VRAM), facturée à l'heure.

Router européen partagé, paiement au token, scale-to-zero. Les déploiements GPU dédiés sont facturés à l'heure, voir tarifs.

Indice Bench

Bench est notre indice de qualité pour chaque modèle, de 0 à 100. Il s'appuie sur des mesures publiques (Epoch AI avec une quarantaine de benchmarks, LiveBench, LMArena et d'autres) et est actualisé chaque matin. Là où personne ne mesure, il affiche une estimation avec une fourchette.

~59,2 / 100 · Estimation

Estimé d'après sa taille, ajusté sur tous les modèles de MTEB (échelle propre).

Fourchette de 53,4 à 65,0

Sources: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Mis à jour chaque jour, dernière fois le 19-10-2026

Appelez-le dès maintenant

Remplacement direct d'OpenAI : changez uniquement l'URL de base et la clé API. Le format Anthropic (/v1/messages) est également pris en charge.

curl https://hostyourai.com/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/embeddinggemma-300m",
    "input": "The quick brown fox"
  }'

Questions fréquentes

Puis-je exécuter embeddinggemma 300m dans l'UE ?

Oui. HostYourAI exécute embeddinggemma 300m sur des GPU situés dans des centres de données européens via vLLM. Les prompts et les réponses ne quittent jamais l'UE, et aucun fournisseur de cloud américain n'intervient dans la chaîne.

L'hébergement de embeddinggemma 300m est-il conforme au RGPD ?

Oui. Tout le traitement a lieu au sein de l'UE, un accord de traitement des données (DPA) est disponible et la liste des sous-traitants est publique. Des poids open source signifient aussi : aucun entraînement sur vos données.

Combien coûte embeddinggemma 300m ?

embeddinggemma 300m nécessite plusieurs GPU à la fois et fonctionne donc en déploiement dédié, facturé à l'heure de GPU et non au token. Indiquez-nous votre volume et nous ferons le calcul avec vous.

L'API est-elle compatible avec OpenAI ?

Oui. Vous utilisez les SDK OpenAI standard avec une URL de base personnalisée (https://hostyourai.com/api/v1). L'API Anthropic Messages est également prise en charge en remplacement direct.

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diffusiongemma 26B A4B it

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26B 262K contexte Voir le modèle →
gemma 4 31B it qat w4a16 ct

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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