所屬事件：
Google 發布 EmbeddingGemma 2 端側多模態嵌入模型（6 個來源 · 8 則報導）
10 月 6 日，Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，官方稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型為 740M 引數，基於 Gemma 4 架構，把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到統一的 768 維向量空間，以 Apache 2.0 許可開源，權重已上線 Hugging F… 看完整事件
Ollama v0.40.0-rc6 在 MLX 上加入多模態嵌入
Ollama 發布 v0.40.0-rc6，在 MLX runner 上實現 EmbeddingGemma2Model 架構，使本地嵌入支援多模態輸入。/api/embed 介面現在可通過 input dict 為每個條目單獨傳入媒體。該模型為 24 層雙向文字編碼器，帶 PLE，共享 gemma4 的視覺與音訊塔，輸出經 mean-pool 與 L2 歸一化。該標籤由 pdevine 於 10 月 6 日打上，對應提交 #18820，仍屬 rc 預發布版本。
多模態嵌入進入 Ollama 的 MLX 推理路徑，/api/embed 開始接受逐條媒體輸入，對在本地用嵌入模型做檢索、需要圖文混合向量的開發者有直接參考價值。
原標題：v0.40.0-rc6: model: add multimodal embeddings (#18820)
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10 月 6 日 15:08
在 MLX 執行器上實現 EmbeddingGemma2Model 架構：24 層
帶 PLE 的雙向文字編碼器，共享的 gemma4 視覺/音訊塔，
均值池化 + L2 輸出。/api/embed 通過輸入字典接受逐項媒體。
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06 Oct 15:08
Implements the EmbeddingGemma2Model architecture on the MLX runner: 24-layer
bidirectional text encoder with PLE, shared gemma4 vision/audio towers,
mean-pool + L2 output. /api/embed accepts per-item media via input dicts.
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