AnswersPublished20 sources
EmbeddingGemma 2 ma przeszukiwać tekst, zdjęcia, nagrania i wideo
Google DeepMind udostępniło EmbeddingGemma 2 6 października 2026 r. To otwarty model multimodalny oparty na Gemma 4, który zamienia tekst, kod, obrazy, wideo i dźwięk na wektory w tej samej przestrzeni.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Google DeepMind udostępniło EmbeddingGemma 2 6 października 2026 r. To otwarty model multimodalny oparty na Gemma 4, który zamienia tekst, kod, obrazy, wideo i dźwięk na wektory w tej samej przestrzeni.
- Pełna wersja ma 740 mln parametrów i licencję Apache 2.0. Dzięki modułowej budowie można ładować wybrane enkodery; konfiguracja tekstowo kodowa zaczyna się od 270 mln parametrów.
- Google podaje zużycie około 191 MB pamięci dla skwantyzowanej wersji tekstowej i około 567 MB dla pełnej konfiguracji multimodalnej.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Google DeepMind’s EmbeddingGemma 2, and how do its release date, open weight license, Gemma 4 architecture, parameter count, support. Article summary: Google DeepMind released EmbeddingGemma 2 on October 6, 2026 as an open weight, multimodal successor to its text only EmbeddingGemma.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful a
EmbeddingGemma 2 to model do tworzenia embeddingów, czyli liczbowych reprezentacji znaczenia treści. Jego najważniejsza zmiana względem pierwszego EmbeddingGemma jest prosta: zamiast przetwarzać wyłącznie tekst, ma umieszczać w jednej przestrzeni wektorowej także kod, obrazy, wideo i dźwięk. Dzięki temu aplikacja może porównać na przykład zapytanie tekstowe ze zdjęciem lub fragmentem nagrania. 1
2
Model ukazał się 6 października 2026 r. i bazuje na architekturze Gemma 4. Jest dostępny z otwartymi wagami na licencji Apache 2.0, która pozwala wykorzystywać go również w projektach komercyjnych, z uwzględnieniem warunków licencji. 1
2
Co zmieniło się względem pierwszej wersji?
Pierwszy EmbeddingGemma, wydany we wrześniu 2025 r., był modelem tekstowym opartym na Gemma 3. Miał 308 mln parametrów i kontekst do 2 tys. tokenów — token to jednostka tekstu przetwarzana przez model. EmbeddingGemma 2 rozszerza obsługę o kod, obrazy, wideo i dźwięk, a jego deklarowane okno kontekstu wynosi 8 tys. tokenów, czyli około cztery razy więcej. 1
3
4
5
6
Pełna wersja nowego modelu liczy 740 mln parametrów. Jego budowa jest modułowa: programiści mogą ładować tylko potrzebne enkodery, a konfiguracje obejmują zakres od 270 mln parametrów dla tekstu i kodu do 740 mln dla wszystkich obsługiwanych typów danych. 1
2
Jeden wspólny wymiar dla różnych treści
EmbeddingGemma 2 mapuje obsługiwane dane do wspólnej przestrzeni o wymiarze 768. W praktyce może to ułatwić budowę wyszukiwarki, która odpowiada na tekstowe pytanie, znajdując pasujące zdjęcie, fragment filmu czy nagranie — bez konieczności łączenia osobnych modeli do każdej modalności. 1
5
Wektory można też skracać, by ograniczyć ich rozmiar i zapotrzebowanie na miejsce w bazie. Materiały dla programistów opisują możliwość redukcji do 128 wymiarów; pierwsze EmbeddingGemma oferowało wektory o rozmiarze od 128 do 768 wymiarów. Krótsze wektory mogą być wygodniejsze w przechowywaniu, ale wybór rozmiaru należy dopasować do konkretnego zastosowania. 5
9
10
Czy model zmieści się na telefonie?
Google podaje, że po kwantyzacji — czyli zastosowaniu techniki zmniejszającej rozmiar modelu — konfiguracja tekstowa potrzebuje około 191 MB pamięci, a pełna wersja multimodalna około 567 MB. Są to wyniki dla określonej konfiguracji testowej, a nie obietnica identycznego zużycia na każdym telefonie czy komputerze. 2
3
Taka konstrukcja ma ułatwiać lokalne wyszukiwanie semantyczne, czyli wyszukiwanie według znaczenia, a nie tylko dokładnego dopasowania słów. Możliwe zastosowania obejmują przeszukiwanie notatek, zdjęć, nagrań i filmów, a także systemy RAG — rozwiązania, które pobierają pasujące materiały, by dostarczyć je modelowi generującemu odpowiedź. 2
8
A co z wynikami i bezpieczeństwem?
Google opisuje EmbeddingGemma 2 jako model o bardzo dobrych możliwościach w swojej klasie, ale dostępne informacje nie wystarczają do rzetelnego, liczbowego porównania jego wyników z pierwszą wersją. 2
6
7
Warto też pamiętać, że wspólna przestrzeń embeddingów nie ocenia, czy znaleziony materiał jest prawdziwy, bezpieczny albo właściwy do użycia. Model może pomóc wyszukać podobne treści, ale aplikacja nadal powinna osobno obsługiwać materiały wrażliwe i błędne dopasowania. Lokalna praca może ograniczyć potrzebę wysyłania danych do chmury, lecz sama w sobie nie gwarantuje bezpieczeństwa ani prywatności. 2
8
Wagi modelu są wymienione w materiałach dla programistów Google i na stronie Hugging Face. Źródła nie pozwalają natomiast wskazać pewnej daty dodatkowych planowanych integracji ani kolejnych kanałów dystrybucji. 1
5
8
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "EmbeddingGemma 2 ma przeszukiwać tekst, zdjęcia, nagrania i wideo"?
Google DeepMind udostępniło EmbeddingGemma 2 6 października 2026 r. To otwarty model multimodalny oparty na Gemma 4, który zamienia tekst, kod, obrazy, wideo i dźwięk na wektory w tej samej przestrzeni.
What are the key points to validate first?
Google DeepMind udostępniło EmbeddingGemma 2 6 października 2026 r. To otwarty model multimodalny oparty na Gemma 4, który zamienia tekst, kod, obrazy, wideo i dźwięk na wektory w tej samej przestrzeni. Pełna wersja ma 740 mln parametrów i licencję Apache 2.0. Dzięki modułowej budowie można ładować wybrane enkodery; konfiguracja tekstowo kodowa zaczyna się od 270 mln parametrów.
What should I do next in practice?
Google podaje zużycie około 191 MB pamięci dla skwantyzowanej wersji tekstowej i około 567 MB dla pełnej konfiguracji multimodalnej.
Sources
blog.googleIntroducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era
developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com · en · embeddinggemma-2-theEmbeddingGemma 2: The Developer Guide- Google Developers Blog