ОтветыОпубликовано17 источники
Что умеет EmbeddingGemma 2 и чем она отличается от первой версии
EmbeddingGemma 2 вышла 6 октября 2026 года. В отличие от первой, текстовой версии, она обрабатывает также код, изображения, видео и аудио.
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 2
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- EmbeddingGemma 2 вышла 6 октября 2026 года. В отличие от первой, текстовой версии, она обрабатывает также код, изображения, видео и аудио.
- Модель построена на Gemma 4, имеет до 740 млн параметров и распространяется с открытыми весами по лицензии Apache 2.0.
- Её можно запускать на устройстве: заявленный расход активной памяти после квантования — около 191 МБ для текстовой конфигурации и 567 МБ для полной мультимодальной.
Промпт ИИ
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
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 6 октября 2026 года. Это мультимодальная модель с открытыми весами для семантического поиска: она переводит разные типы данных в числовые представления, которые можно сравнивать по смыслу. В отличие от первой EmbeddingGemma, работавшей только с текстом, новая версия рассчитана на текст, код, изображения, видео и аудио — в том числе на их сочетания. 2
3
Что изменилось по сравнению с первой версией
Оригинальная EmbeddingGemma вышла в сентябре 2025 года: у неё 308 млн параметров, она построена на Gemma 3 и поддерживает контекст до 2 000 токенов. EmbeddingGemma 2 основана на Gemma 4, а её контекстное окно, согласно опубликованным данным, выросло до 8 000 токенов — примерно в четыре раза. 5
6
Новая модель насчитывает до 740 млн параметров и распространяется по лицензии Apache 2.0. Благодаря модульной архитектуре разработчики могут подключать только нужные кодировщики: конфигурации начинаются с 270 млн параметров для текста и кода и доходят до 740 млн для всех поддерживаемых типов данных. 2
3
Зачем объединять разные типы данных
Embeddings, или векторные представления, — это наборы чисел, кодирующие смысл данных. У EmbeddingGemma 2 текст, код, изображения, видео и аудио отображаются в общее пространство размерностью 768. Поэтому приложение может, например, искать по текстовому запросу подходящий фрагмент видео или аудиозапись, не соединяя несколько отдельных моделей для разных форматов. 2
18
Векторы можно делать короче, чтобы экономить место при хранении и поиске. Для первой EmbeddingGemma указаны размеры от 128 до 768 измерений; для EmbeddingGemma 2 также описано динамическое сокращение векторов вплоть до 128 измерений. 5
9
Работа на устройстве и ограничения
Модель рассчитана на локальный запуск, без обязательной отправки данных в облако. В тестах с квантованной версией на Google Pixel 11 Pro активная память составляла около 191 МБ для текстовой конфигурации и около 567 МБ для полной мультимодальной. Это показатели конкретных конфигураций и устройства, а не гарантия такой же производительности или расхода памяти на любом смартфоне. 3
Локальный семантический поиск может пригодиться для поиска по заметкам, фотографиям, записям и видео, а также для приложений с генерацией с дополнением поиском (RAG). Но общее векторное пространство само по себе не проверяет, безопасны ли найденные материалы, верны ли они и подходят ли для ответа. Разработчикам всё равно нужно отдельно учитывать чувствительные данные и ошибки поиска. 2
8
Google описывает EmbeddingGemma 2 как модель с высокой производительностью для своего размера. Однако имеющихся здесь данных недостаточно, чтобы надёжно сравнить её численные результаты на бенчмарках с первой версией. 2
3
Где доступна модель
Веса EmbeddingGemma 2 размещены в материалах Google для разработчиков и на странице модели в Hugging Face. Достоверных сведений о сроках дополнительных планируемых интеграций в рассмотренных источниках нет. 2
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Что умеет EmbeddingGemma 2 и чем она отличается от первой версии»?
EmbeddingGemma 2 вышла 6 октября 2026 года. В отличие от первой, текстовой версии, она обрабатывает также код, изображения, видео и аудио.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
EmbeddingGemma 2 вышла 6 октября 2026 года. В отличие от первой, текстовой версии, она обрабатывает также код, изображения, видео и аудио. Модель построена на Gemma 4, имеет до 740 млн параметров и распространяется с открытыми весами по лицензии Apache 2.0.
Что мне делать дальше на практике?
Её можно запускать на устройстве: заявленный расход активной памяти после квантования — около 191 МБ для текстовой конфигурации и 567 МБ для полной мультимодальной.
Источники
developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com · en · embeddinggemma-2-theEmbeddingGemma 2: The Developer Guide- Google Developers Blog