Google DeepMind 在 10 月 6 日对外公开了其最新多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，该模型以开放权重形式发布，允许研究者和开发者直接获取并使用。

根据官方信息，EmbeddingGemma 2 的参数量为 740M，核心能力在于将文本、图像、视频帧和音频四种模态的数据映射到同一个向量空间。这意味着不同形态的信息可以在统一表示下进行比对与检索。

与仅处理单一模态的嵌入模型相比，EmbeddingGemma 2 的设计目标指向跨模态应用场景，例如以文搜图、以图搜视频或音频内容匹配等任务。开放权重的策略则可能降低相关研究与产品开发的门槛。

目前 DeepMind 尚未披露该模型的训练数据构成、基准测试成绩或具体许可条款，后续社区反馈与实际表现值得持续关注。