# Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，支持端侧多模态嵌入向量

> 原标题：EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model

- 来源：Google DeepMind
- 发布时间：2026-10-06T19:57:04.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/vqho157ubh7klgkpote5tkpvu
- 原文：https://deepmind.google/blog/embeddinggemma-2-an-open-lightweight-multimodal-embedding-model/

## 摘要

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入向量空间。模型拥有 740 million 参数，采用 Apache 2.0 许可证，支持 8K token 上下文窗口及完全离线的跨模态搜索与 RAG；纯文本任务仅需 270M 参数，输出向量可从 768 维缩减至 128 维。

## 推荐理由

EmbeddingGemma 2 将跨模态检索放到本地设备运行，让文本、图像、音频和视频检索无需将数据传至云端。

## 锐评

整套多模态只要 567MB 内存还给 Apache 2.0，端侧跨模态检索的账终于算得过来了。

端侧做多模态嵌入以前挺难受，传云端要掏 API 钱，本地跑又没有趁手的轻量模型。740M 参数能吞 8K context，输出还能压到 128 维省掉大半存储。没有云端调用费，硬件开销全压在手机本地，这笔账算得很顺，我信它能把端侧离线搜索带起来。