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Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，740M 参数支持多模态搜索与端侧 RAG
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称其在 740M 参数量级上各基准表现有竞争力，甚至超过部分规模两倍以上的专用模型。开发者可用它为应用加入多模态搜索，例如通过语音备忘录查找视频片段，或与 Gemma 4 搭配实现私密的端侧 RAG。该模型以 Apache 2.0 许可发布，权重已在 Hugging Face 和 Kaggle 开放。
在 7.4 亿参数的规模下，它在各项基准测试中表现出色——甚至超越了一些体积是它两倍多的专用模型。
开发者可以用它为应用添加多模态搜索功能——比如通过语音备忘录查找视频中的某个片段——或者将其与 Gemma 4 搭配，实现私密的端侧 RAG。
EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可证发布。可在 @HuggingFace 和 @Kaggle 查看模型权重。
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来源：GoogleDeepMind · x.com