谷歌推出EmbeddingGemma 2：支持多模态、7.4亿参数量化手机端运行只需191 MB内存
IT之家 10 月 7 日消息，去年谷歌推出了 EmbeddingGemma，为开发者提供轻量高质量的文本嵌入方案，下载量已超 2000 万次，广泛应用于端侧搜索工具和隐私优先检索增强生成（ RAG ）管线。
如今谷歌正式推出 EmbeddingGemma 2 ，将能力从文本扩展到代码、图像、视频、音频，可将这些内容统一映射到同一个嵌入空间。
IT之家援引博文介绍，该模型基于 Gemma 4 架构开发，采用商业友好的 Apache 2.0 许可发布，总参数为 7.4 亿，非常适合端侧推理。
EmbeddingGemma 2 基于 Gemini 嵌入模型同源技术打造，具备多项核心优势：
在性能方面，EmbeddingGemma 2 保留了前代出色的多语言文本性能，同时代码性能大幅提升 9.92 分（MTEB Code 测试中从 68.76 提升至 78.68），非常适合本地代码库索引、语义代码搜索和编程代理检索。
在图像、视频、文档和音频任务中，该模型为子 1B 参数模型树立了单位参数质量新标杆，甚至性能超过不少尺寸两倍于它的专业模型。
EmbeddingGemma 2 将强大能力直接带到端侧硬件，本地生成嵌入可保障数据隐私、降低管线延迟，支持开发者搭建完全离线运行的跨模态搜索和检索系统。
搭配 Gemma 4 等生成模型，还可实现理解复杂多模态数据的端侧 RAG 管线；由于二者架构同源，共享文本分词器和音频编码器，可在统一管线中同时运行，合计内存占用更低。
开发者可在 Hugging Face 和 Kaggle 下载模型权重，很快也会登陆 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden。
可通过 Google AI Edge MediaPipe 开发跨平台应用，或使用 LiteRT 进行自定义模型集成，也支持 transformers.js 、WebGPU 等浏览器开发方案，同时兼容 transformers、Ollama、LMStudio 等众多常用开发工具。
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