2026 年 10 月 6 日，Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。官方首批推文只給出定位，未提及引數規模、上下文長度與適配硬體；隨後補充說明該模型為 740M 引數，在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型把文字之外… 看完整事件
@GoogleDeepMind: Meet EmbeddingGemma 2, our first natively multimodal open model for on-device embeddings.
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
首個原生多模態的端側嵌入開放模型，把程式碼、影像、音訊、影片統一進共享向量空間，對做本地檢索與多模態 RAG 的開發者有直接參考價值。
原標題：@GoogleDeepMind: Meet EmbeddingGemma 2, our first natively multimodal open model for on-device embeddings.
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