Google 发布 EmbeddingGemma 2：7.4 亿参数多模态嵌入模型，性能超越两倍规模竞品
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，以 7.4 亿参数在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68，较前代 68.76 提升近 10 分，性能对标规模两倍的竞品。
#RAG
The DecoderAI 评分3838 X · Google DeepMindAI 评分2828 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2：740M 参数、Apache 2.0 开源
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，参数规模 740M，在多项 benchmark 上表现有竞争力，甚至超过部分参数量两倍以上的专用模型。开发者可用它为应用加入多模态搜索（如用语音备忘录定位视频片段），或与 Gemma 4 搭配实现私密端侧 RAG。该模型以 Apache 2.0 许可证开源，权重已在 HuggingFace 和 Kaggle 上线。