谷歌发布 EmbeddingGemma 2：740M 参数统一文本图像音频视频 embedding，Apache 2.0 开源、手机可跑

事件经过

Google 官方博客美东时间 10 月 6 日宣布 EmbeddingGemma 2，@GoogleDeepMind 官方 X 账号在中午约 12:15 同步发布。这是一个为端侧设备（手机、笔记本）打造的多模态 embedding 模型，构建在 Gemma 4 架构上。设计上是模块化的：用不上的视觉或音频组件可以裁掉，以节省端侧设备的内存。

它成为 r/LocalLLaMA 当天最热的帖子之一（42 赞、8 评论），发布一小时内就有人发帖展示在浏览器 WebGPU 里本地运行。

关键事实

1. 740M 参数 + Apache 2.0：协议是 Apache 2.0，不是 Gemma 系列以往带附加条款的社区许可，可商用、修改和分发。上一代 EmbeddingGemma 一年下载超 2000 万次，此次多模态版同样以 Apache 2.0 发布。
2. 主要数据：MTEB Code 涨 9.92 分（68.76 → 78.68）；8K token 上下文是上一代的 4 倍；Matryoshka 表示学习把向量存储压到原来的六分之一；一次前向能处理 5.5 分钟音频、29 张图片或 58 帧视频；纯文本版约 191MB 内存，完整多模态版约 567MB。
3. “同尺寸最强”的比较范围：官方表述是 best-in-class for its size：在 740M 这个体量里最强，能胜过部分两倍大的模型。比较范围不包括谷歌自家云端的 Gemini Embedding 2。谷歌的分工是：端侧、离线场景用 EmbeddingGemma，大规模服务端用 Gemini Embedding API。
4. 一个模型替代多套管线：以前做跨模态搜索，文本、图片、音频、视频各用一套 embedding 模型、各自建索引，再写代码合并结果。现在是一个模型、一次调用、一个向量空间。

背景

第一代 EmbeddingGemma 在 2025 年 9 月发布，主打端侧文本 embedding，一年下载 2000 万次，被用于本地 RAG。Embedding 模型不生成、不对话，负责把内容转成向量用于理解和检索；在 agent 和 RAG 管线里，embedding 质量影响检索效果。此次谷歌把多模态 embedding 能力放到了端侧设备上。