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 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：同尺寸顶尖性能：在子 1B 参数多模态嵌入模型中，于 MTEB Code、MAEB 等基准测试中取得领先分数，性能比肩甚至超越不少更大尺寸模型。模块化设计：纯文本任务仅需 2.7 亿参数，可按需添加 1.7 亿参数的视觉编码器和 3 亿参数的音频编码器，实现完整多模态支持。存储高效：借助 Matryoshka 表示学习（ MRL ），开发者可动态将输出向量从 768 维截断至 512、256 或 128 维，本地向