Google DeepMind 开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
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Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。模型权重已在 Hugging Face 和 Kaggle 上线，设备端优化版本可在 LiteRT Community on Hugging Face 下载，Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 的支持即将推出。 该模型面向端侧推理，文本任务可用 270M 参数版本，视觉和音频编码器分别为 170M 和 300M；Google 称量化后在 Pixel 11 Pro 上文本权重占用约 191MB 内存，完整多模态模型约 567MB，并可通过 Matryoshka 表示学习将输出向量从 768 维截断至 512、256 或 128 维。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark（Code）上得分 78.68，高于前代的 68.76。 Simon Willison 认为嵌入模型不应采用闭源、专有、仅托管的形式：用户通常需计算并存储数千乃至数百万条嵌入向量，一旦厂商停供，重新计算这些向量的成本仍由用户承担；他本人更愿付费使用托管服务，同时保留在停供时自行运行开放权重版本或另寻供应商的余地。
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事件进展
2 个进展
- 10月7日 04:37 · 1 篇报道EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可Simon Willison：EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可
- 10月7日 00:03 · 4 篇报道Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型Google DeepMind：Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 掘金EmbeddingGemma 2 发布：740M 参数多模态嵌入模型，支持本地推理
EmbeddingGemma 2 发布，参数量 740M，基于 Gemma 4 架构，从纯文本嵌入扩展到原生处理文本、代码、图像、视频和音频，映射到统一嵌入空间。
- Simon WillisonEmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可
EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 开源许可，Simon Willison 认为嵌入模型不应使用闭源、专有、仅托管的形式。嵌入模型应用通常需计算并存储数千乃至数百万条嵌入向量，一旦厂商停供该模型，用户仍需为重新计算这些已存向量付费。他本人不愿自行托管模型，更愿付费使用托管服务，同时保留在厂商停供时自行运行开放权重版本或另寻供应商的余地。
- Google DeepMind精选Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
- The DecoderGoogle 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转为向量，参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark（Code）上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。
- Hacker NewsGoogle 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，在 Apache 2.0 许可下开源，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
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