Przejdź do treści
wtorek, 6 października 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

EmbeddingGemma 2

Historia zmian

  1. 6 paź 2026
    Google wprowadza EmbeddingGemma 2 — otwarty, wielomodalny model embeddingów do RAG
    ParametrByłoJest
    Architektura bazowaNie określonoDekoder oparty na Gemma 4
    ParametryNie określono270M (tekst/kod) do 740M (wszystkie modalności)
    Przestrzeń embeddingówNie określonoWspólna przestrzeń 768 wymiarów dla wszystkich modalności
    Okno kontekstuNie określono8192 tokeny
    Przycinanie wymiarówNie określonoMatryoshka Representation Learning, od 768 do 128 wymiarów
    Benchmark wyszukiwania kodu (MTEB Code)Wynik bazowy EmbeddingGemma 1+14% wyniku względem EmbeddingGemma 1
    LicencjaNie określonoApache 2.0

Wiadomości

Modele· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Google wprowadza EmbeddingGemma 2 — otwarty, wielomodalny model embeddingów do RAG

Google wydało EmbeddingGemma 2, model embeddingów oparty na Gemma 4, udostępniony na licencji Apache 2.0, który umieszcza tekst, kod, obrazy, wideo i audio we wspólnej przestrzeni wektorowej o 768 wymiarach. Model jest modułowy — można wczytać tylko potrzebne enkodery: 270M parametrów dla samego tekstu i kodu, do 740M dla wszystkich modalności. Google podaje wzrost wyniku o 14% w benchmarku MTEB Code względem EmbeddingGemma 1, przy zachowaniu dokładności wielojęzycznego tekstu z poprzedniej wersji.

Google Developers
EmbeddingGemma 2 · TENESYS AI NEWS