🚀 Google выпустила EmbeddingGemma 2

Это первая открытая мультимодальная модель для эмбеддингов, которая нативно работает с текстом, кодом, изображениями, видео и аудио в едином пространстве.

Ключевые особенности:

⚡ 740 млн параметров и модульная архитектура: требует всего ~191 МБ ОЗУ для текста и ~567 МБ для полной мультимодальной версии (с квантованием).

📱 On-device: создана для запуска прямо на устройстве, а не в дата-центре. При этом обходит некоторые специализированные модели, которые более чем вдвое крупнее.

🗜 Экономия места: благодаря Matryoshka Representation Learning (MRL) векторы можно динамически урезать до 128 измерений, экономя до 6x места в локальных векторных БД.

🔒 Приватность: в паре с Gemma 4 можно собрать полностью локальный RAG-пайплайн с упором на конфиденциальность данных и работу офлайн.

🔗 Полезные ссылки: • Блог Google: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/ • Hugging Face (оригинал): https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2 • Hugging Face (GGUF от Unsloth): https://huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF