Google DeepMind 发布了 EmbeddingGemma 2，这是一个拥有 7.4 亿参数的开源多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构构建，采用 Apache 2.0 许可证发布。该模型的前代 EmbeddingGemma 1 已有超过 2000 万次下载。

EmbeddingGemma 2 的核心设计特点是模块化和参数效率。纯文本工作负载仅需 2.7 亿参数，用户可根据需求选配视觉编码器(1.7 亿参数)和音频编码器(3 亿参数)。在 Google Pixel 11 Pro 设备上，纯文本模式仅需约 191MB 活跃内存，完整多模态配置需要约 567MB 内存。

该模型支持 8K 令牌的上下文窗口，是 EmbeddingGemma 1 的 4 倍。在多模态输入方面，单次可处理最多 5.5 分钟的音频、29 张图像或 58 个视频帧。

EmbeddingGemma 2 引入了可截断输出机制：输出向量默认为 768 维，可根据应用场景截断到 512、256 或 128 维，存储空间最多可减少 6 倍。官方博客未说明截断后对检索准确率的影响。

在代码嵌入任务上，EmbeddingGemma 2 在 MTEB Code 基准测试中的表现从 68.76 分提升到 78.68 分，提升幅度为 9.92 分。官方博客未公布其他基准测试的对比数据，也未说明与同类开源模型在多模态检索任务中的性能差异。

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，采用 7.4 亿参数设计，支持文本、图像和音频三模态输入，纯文本模式下仅需 2.7 亿参数即可运行，在 Google Pixel 11 Pro 上最低占用约 191MB 内存。

Google 发布 EmbeddingGemma 2：7.4 亿参数的多模态嵌入模型

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GoogleDeepMind发布开源多模态嵌入模型EmbeddingGemma2，7.4亿参数支持文本、图像、音频处理，上下文窗口扩至8K，输出可截断至128维节省6倍存储，代码检索性能提升近10分。

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