谷歌发布 EmbeddingGemma 2，将嵌入能力从文本扩展到代码、图像、视频和音频，并统一映射到同一嵌入空间。模型基于 Gemma 4 架构开发，总参数 7.4 亿，采用 Apache 2.0 许可。
相比前代，该模型在多模态基准测试中表现领先，代码性能在 MTEB Code 上从 68.76 提升至 78.68。模块化设计让纯文本任务仅需 2.7 亿参数，可按需添加视觉和音频编码器。支持 Matryoshka 表示学习，输出向量可从 768 维动态截断至 128 维，本地存储和内存占用最高降至六分之一。
在 Google Pixel 11 Pro 上量化后，纯文本权重运行内存约 191MB，完整多模态模型约 567MB。模型提供 8K Token 上下文窗口，可在本地处理最长 5.5 分钟音频、29 张图像或 58 个视频帧。
开发者可从 Hugging Face 和 Kaggle 下载权重，通过 Google AI Edge MediaPipe 或 LiteRT 集成，也可配合 transformers.js、Ollama 等工具使用。该模型适合端侧检索和隐私优先的 RAG 管线，可与 Gemma 4 配合运行，进一步降低内存占用。
原文：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 191MB 内存（IT之家）
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