Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,740M 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构的 740M 参数开源多模态嵌入模型,可将文本、代码、图像、视频和音频嵌入同一个 768 维空间,采用 Apache 2.0 许可,权重已上线 Hugging Face 和 Kaggle,并提供 Ollama、llama.cpp GGUF 和 LiteRT 版本。模型采用模块化设计,文本与代码主干 270M、视觉编码器 170M、音频编码器 300M 均可选,上下文窗口 8192 token,是上一版的 4 倍。Google 研究团队称其在 MTEB Code 和 MAEB 的 1B 以下多模态嵌入模型中领先,代码检索从 68.76 提升到 78.68;量化后在 Pixel 11 Pro 上纯文本约占 191MB 内存,全多模态约 567MB。
d audio into one 768-dimensional space. It has 740M parameters, an 8K token context window and an Apache 2.0 license. It targets on-device search, classification and privacy-first RAG. This article analyzes, compares and showcase how EmbeddingGemma 2 fits in the space. Deployable today? Yes. Weights are live on Hugging Face and Kaggle, with Ollama, llama.cpp GGUF and LiteRT builds available now. What an Embedding Model Does An embedding model converts content into a vector of numbers that captur
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