Google DeepMind 发布 740M 开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，支持将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的向量空间。该模型采用模块化设计，参数量从纯文本的 270M 到全模态的 740M 可选，上下文窗口达 8192 tokens。模型采用 Apache 2.0 协议，量化后在手机端仅需约 191MB 至 567MB 内存，适用于端侧搜索与隐私优先的 RAG 场景。
推荐理由：该模型采用模块化设计并支持五种模态输入，为端侧设备上的隐私优先 RAG 提供了轻量化的开源选择。