EmbeddingGemma新品发布
EmbeddingGemma 2 发布：支持本地多模态嵌入与检索
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本与代码、图片、视频及音频映射到统一向量空间。模块化模型约 740M 参数，所有输入共享 8,192 token 预算。
这次发布了什么
- 输出原生 768 维向量，可截断为 512、256 或 128 维；128 维主要适合纯文本任务。
- 可只加载 270M 文本部分，也可加入视觉与音频编码器。
- Google 报告 Pixel 11 Pro 上量化文本权重约需 191MB 活跃 RAM，完整模型约 567MB；这是发布者数据，非本站实测。
适用条件
Hugging Face 与 Kaggle 已提供 Apache 2.0 权重；模型卡同时要求遵守 Gemma 禁止使用政策。Model Garden 尚待提供。多种媒体输入共享上下文预算。
核对来源
2关于这次发布的更多材料
明确关联本次公告的演示、发布页和社区讨论。
- google/embeddinggemma-2
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