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: At 740M parameters, it’s competitive across benchmarks – even outperforming some specialist models …
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，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。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
740M 的小體量嵌入模型在基準上反超兩倍引數量的專用模型，且以 Apache 2.0 直接放出權重，對做多模態檢索和端側 RAG 的開發者有直接參考價值。
原標題：@GoogleDeepMind: At 740M parameters, it’s competitive across benchmarks – even outperforming some specialist models …
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