Google DeepMind发布开源多模态向量模型EmbeddingGemma 2
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Google DeepMind 正式发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2。该模型拥有 7.4 亿参数，在多模态嵌入基准测试中超越了体量大其两倍的竞争对手，可将文本、代码、图像、视频和音频统一转换并映射到同一个向量空间。 EmbeddingGemma 2 基于 Apache 2.0 协议开源，支持无需 API 密钥在本地独立运行。开发者可在 Hugging Face 和 Kaggle 下载模型权重，后续还将上线 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden。经量化后，在 Google Pixel 11 Pro 设备上运行纯文本权重仅需约 191MB 活动内存，全模态运行仅需约 567MB 内存。
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谷歌正式推出开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，总参数量 7.4 亿，基于 Gemma 4 架构并采用 Apache 2.0 许可发布，可将文本、代码、图像、视频和音频统一映射到同一个嵌入空间。
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Google DeepMind 正式推出轻量级多模态向量模型 EmbeddingGemma 2，基于 Apache 2.0 协议开源，拥有 7.4 亿参数并原生支持文本、代码、图像、音频与视频的统一表征。模型采用模块化设计与向量截断技术，最高可降低 6 倍存储空间，全模态运行仅需约 567MB 内存，支持在端侧设备独立运行高效的跨模态检索与 RAG 管线。
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Google 发布开源嵌入模型 EmbeddingGemma 2，参数量仅 7.4 亿，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为向量，在多模态嵌入基准测试中超越体量大其两倍的竞争对手。
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