Google DeepMind 发布开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2

Google DeepMind å‘å¸ƒå¼€æºè½»é‡å¤šæ¨¡æ€åµŒå ¥æ¨¡åž‹ EmbeddingGemma 2 · AIHOT

Google DeepMind：Blog

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2026-10-07 03:57

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Google DeepMind å‘å¸ƒå¼€æºè½»é‡å¤šæ¨¡æ€åµŒå ¥æ¨¡åž‹ EmbeddingGemma 2

EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model

AI 导读

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，以 Apache 2.0 è®¸å¯å¼€æºï¼Œå°†æ–‡æœ¬ã€ä»£ç ã€å›¾åƒã€è§†é¢‘å’ŒéŸ³é¢‘æ˜ å°„åˆ°ç»Ÿä¸€åµŒå ¥ç©ºé—´ã€‚

推荐理由

å®˜æ–¹å‘å¸ƒç»™å‡ºå‚æ•°é‡ã€å† å­˜å ç”¨ã€ç»´åº¦è£å‰ªå’ŒåŸºå‡†åˆ†æ•°ç­‰å ·ä½“ç»†èŠ‚ï¼Œè¯»è€ å¯æ®æ­¤è¯„ä¼°ç«¯ä¾§å¤šæ¨¡æ€åµŒå ¥æ–¹æ¡ˆçš„å¯è¡Œæ€§ã€‚

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正文 · AI 翻译

2026年10月6日

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EmbeddingGemma 2 æ˜¯è®¾å¤‡ç«¯å¤šæ¨¡æ€åµŒå ¥èƒ½åŠ›æœ€å¼ºçš„æ¨¡åž‹ï¼Œå¯å°†æ–‡æœ¬ã€å›¾åƒã€éŸ³é¢‘å’Œè§†é¢‘çš„ç»„åˆåŽŸç”Ÿæ˜ å°„åˆ°ç»Ÿä¸€çš„åµŒå ¥ç©ºé—´ã€‚

Sahil Dua

Google DeepMind ç ”ç©¶å·¥ç¨‹å¸ˆ

Henrique Schechter Vera

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[[duration]] 分钟

æ­¤å† å®¹ç”± Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段

我们去年推出了 EmbeddingGemma ï¼Œæ—¨åœ¨ä¸ºé«˜è´¨é‡æ–‡æœ¬åµŒå ¥æä¾›ä¸€ç§è½»é‡çº§é€‰æ‹©ï¼Œå¸®åŠ©ä½ çš„åº”ç”¨ç›´æŽ¥åœ¨æ¶ˆè´¹çº§ç¡¬ä»¶ä¸Šæ•´ç†ã€æœç´¢å’Œè¿žæŽ¥ä¿¡æ¯ã€‚å¼€å‘è€ ç¤¾åŒºçš„åé¦ˆè¿œè¶ æˆ‘ä»¬çš„é¢„æœŸã€‚å‡­å€Ÿè¶ è¿‡ 2000 ä¸‡æ¬¡ä¸‹è½½ï¼Œå¼€å‘è€ å·²ç”¨å®ƒæ‰“é€ æ›´æ™ºèƒ½çš„è®¾å¤‡ç«¯æœç´¢å·¥å ·å’Œéšç§ä¼˜å ˆçš„æ£€ç´¢å¢žå¼ºç”Ÿæˆï¼ˆRAG）流水线。

今天，我们推出 EmbeddingGemma 2 ， å°†èƒ½åŠ›ä»Žæ–‡æœ¬æ‰©å±•è‡³ç»Ÿä¸€ä»£ç ã€å›¾åƒã€è§†é¢‘å’ŒéŸ³é¢‘çš„å ±äº«åµŒå ¥ç©ºé—´ã€‚EmbeddingGemma 2 基于 Gemma 4 架构构建，并以商业友好的 Apache 2.0 许可证发布，拥有 7.4 äº¿å‚æ•°ï¼Œéžå¸¸é€‚åˆè®¾å¤‡ç«¯æŽ¨ç†ã€‚å®ƒå¯ä»¥å¸®åŠ©ä½ ä»Žè¯­éŸ³å¤‡å¿˜å½•ä¸­æ‰¾åˆ°ç‰¹å®šçš„è§†é¢‘ç‰‡æ®µï¼Œæˆ–æ ¹æ®æ–‡æœ¬æŸ¥è¯¢æœç´¢æ•°å°æ—¶çš„éŸ³é¢‘å½•éŸ³ï¼Œæ‰€æœ‰è¿™äº›éƒ½ç”±ä¸€ä¸ªåŽŸç”Ÿçš„å¤šæ¨¡æ€æ¨¡åž‹å¤„ç†ã€‚

EmbeddingGemma 2 采用与 Gemini Embedding æ¨¡åž‹ç›¸åŒçš„æŠ€æœ¯æž„å»ºï¼Œå ·å¤‡ä»¥ä¸‹ç‰¹ç‚¹ï¼š

• 同尺寸中最佳： 在 MTEBï¼ˆå¤§è§„æ¨¡æ–‡æœ¬åµŒå ¥åŸºå‡†ï¼‰Code 和 MAEBï¼ˆå¤§è§„æ¨¡éŸ³é¢‘åµŒå ¥åŸºå‡†ï¼‰ç­‰åŸºå‡†æµ‹è¯•ä¸­ï¼ŒäºŽ 10 äº¿å‚æ•°ä»¥ä¸‹çš„å¤šæ¨¡æ€åµŒå ¥æ¨¡åž‹ä¸­å–å¾—åŒå°ºå¯¸é¢†å ˆåˆ†æ•°ï¼ŒåŒæ—¶åœ¨æ–‡æœ¬ã€è§†è§‰å’ŒéŸ³é¢‘ä»»åŠ¡ä¸ŠåŒ¹é æˆ–è¶ è¶Šè®¸å¤šæ›´å¤§çš„æ¨¡åž‹ã€‚

• 模块化设计： çº¯æ–‡æœ¬å·¥ä½œè´Ÿè½½ä» éœ€ 270M å‚æ•°ï¼Œå¹¶å¯é€‰é è§†è§‰ï¼ˆ170M）和音频（300Mï¼‰ç¼–ç å™¨ä»¥å®žçŽ°å®Œæ•´çš„å¤šæ¨¡æ€æ”¯æŒã€‚

• 存储高效： 借助 Matryoshka è¡¨ç¤ºå­¦ä¹ ï¼ˆMRLï¼‰ï¼Œå¼€å‘è€ å¯ä»¥å°†è¾“å‡ºå‘é‡ä»Ž 768 维动态截断至 512、256 或 128 ç»´ã€‚è¿™ä¸ºæœ¬åœ°å‘é‡æ•°æ®åº“å’Œå† å­˜ä½¿ç”¨å¸¦æ¥æœ€é«˜ 6 倍的存储缩减。

• 针对设备端性能优化： å¯åœ¨ç´§å¼ çš„èµ„æºé™åˆ¶ä¸‹é«˜æ•ˆè¿è¡Œã€‚ç»è¿‡é‡åŒ–åŽï¼Œåœ¨ Google Pixel 11 Pro 上，EmbeddingGemma 2 çš„çº¯æ–‡æœ¬æƒé‡ä» éœ€çº¦ 191MB 活动 RAM，完整多模态模型约需 567MB。

• 支持扩展上下文： å ·å¤‡ 8K token 上下文窗口（比 EmbeddingGemma 1 大 4 倍），可直接在本地硬件上处理长达 5.5 分钟的音频、29 å¼ å›¾åƒã€58 个视频帧，或它们的交错组合。

åœ¨ä»£ç ã€è§†è§‰å’ŒéŸ³é¢‘æ–¹é¢å®žçŽ°é¡¶çº§è´¨é‡

EmbeddingGemma 2 延续了 EmbeddingGemma å¼ºå¤§çš„å¤šè¯­è¨€æ–‡æœ¬æ€§èƒ½ï¼ŒåŒæ—¶åœ¨ä»£ç æ€§èƒ½ä¸Šå®žçŽ°äº† 9.92 分的显著提升（在 MTEB Code 中，从 68.76 提升至 78.68ï¼‰ï¼Œéžå¸¸é€‚åˆæœ¬åœ°ä»£ç åº“ç´¢å¼•ã€è¯­ä¹‰ä»£ç æœç´¢å’Œç¼–ç æ™ºèƒ½ä½“æ£€ç´¢ã€‚åœ¨å›¾åƒã€è§†é¢‘ã€æ–‡æ¡£å’ŒéŸ³é¢‘æ–¹é¢ï¼Œå®ƒä¸º 10 äº¿å‚æ•°ä»¥ä¸‹çš„æ¨¡åž‹æ ‘ç«‹äº†æ¯å‚æ•°è´¨é‡çš„æ–°æ ‡å‡†ï¼Œç”šè‡³è¶ è¶Šäº†ä¸€äº›è§„æ¨¡è¶ è¿‡å ¶ä¸¤å€çš„ä¸“ç”¨æ¨¡åž‹ã€‚

在 EmbeddingGemma 2 模型卡 ä¸­æŸ¥çœ‹å®Œæ•´è¯„ä¼°æŒ‡æ ‡å’Œæ¨¡åž‹ä¿¡æ¯ã€‚

å®žçŽ°å®Œå ¨åœ¨è®¾å¤‡ç«¯çš„è¯­ä¹‰æœç´¢ã€è·¯ç”±å’Œæ£€ç´¢

EmbeddingGemma 2 å°†å¼ºå¤§çš„èƒ½åŠ›ç›´æŽ¥å¸¦åˆ°è¾¹ç¼˜ç¡¬ä»¶ã€‚åœ¨æœ¬åœ°ç”ŸæˆåµŒå ¥æœ‰åŠ©äºŽç¡®ä¿æ•°æ®éšç§ã€é™ä½Žæµæ°´çº¿å»¶è¿Ÿï¼Œå¹¶èµ‹èƒ½å¼€å‘è€ æž„å»ºå®Œå ¨ç¦»çº¿è¿è¡Œçš„è·¨æ¨¡æ€æœç´¢ä¸Žæ£€ç´¢ã€‚

当与 Gemma 4 ç­‰ç”Ÿæˆå¼æ¨¡åž‹æ­é ä½¿ç”¨æ—¶ï¼ŒEmbeddingGemma 2 可实现理解复杂多模态数据的端侧 RAG 流水线。由于 EmbeddingGemma 2 构建于 Gemma 4 ä¹‹ä¸Šï¼Œå¹¶å ±äº«å ¶æ–‡æœ¬åˆ†è¯å™¨å’ŒéŸ³é¢‘ç¼–ç å™¨ï¼Œå¼€å‘è€ å¯ä»¥åœ¨ç»Ÿä¸€æµæ°´çº¿ä¸­åŒæ—¶è¿è¡Œè¿™ä¸¤ä¸ªæ¨¡åž‹ï¼Œä»Žè€Œé™ä½Žåˆå¹¶åŽçš„æ€»å† å­˜å ç”¨ã€‚

要了解如何使用 LiteRT 构建端侧搜索和 RAG ç³»ç»Ÿï¼Œè¯·é˜ è¯» Google AI Edge åšå®¢æ–‡ç« ã€‚

开始使用 EmbeddingGemma 2

我们与以下合作伙伴密切合作，确保 EmbeddingGemma 2 在您构建的环境中开箱即用：

• 下载模型： 在 Hugging Face 和 Kaggle 上找到模型权重，Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 也将很快提供。访问 Hugging Face 上的 LiteRT 社区 获取针对端侧优化的模型。

• 端侧部署： 使用 Google AI Edge MediaPipe å¼€å‘è·¨å¹³å°åº”ç”¨ï¼Œå®žçŽ°å¼€ç®±å³ç”¨çš„åµŒå ¥ã€æ£€ç´¢ä¸Žå†³ç­–ä»»åŠ¡ï¼Œæˆ–ä½¿ç”¨ LiteRT 进行自定义模型集成。使用 transformers.js 或 WebGPU 为浏览器构建。

• ä½¿ç”¨æ‚¨å–œçˆ±çš„å¼€å‘å·¥å · ：使用 transformers、sentence-transformers、 MLX 、vLLM、 llama.cpp 、SGLang、 Ollama 和 LMStudio 高效地提供模型服务。使用 Qdrant å­˜å‚¨æ‚¨çš„åµŒå ¥å‘é‡ã€‚

• 微调： 遵循 Unsloth 的指南，了解如何针对您的用例微调 EmbeddingGemma 2。

探索我们的 å¼€å‘è€ æŒ‡å— 、 文档 ，以及 推理 和 微调 指南。

来源： Google DeepMind：Blog · deepmind.google

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