Google、EmbeddingGemma 2は2倍のサイズの競合埋め込みモデルを上回ると主張
Matthias Bastian
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2026年10月6日
GoogleはEmbeddingGemma 2を公開しました。 テキスト、画像、動画、音声、コードを数値ベクトルに変換することで、類似コンテンツをより簡単に検索・比較できるようにするオープンモデルです。740 million parametersでありながら、Googleはこれが同種のモデルの中で最もコンパクトであると述べており、 マルチモーダル埋め込みベンチマークにおいて、 最大で2倍のサイズの競合モデルを上回る
このモデルはAPIキーなしでローカルで動作します。ブラウザ内でWebGPU経由の各クエリには約20〜70ミリ秒かかります。必要なRAMは約191MBのみで、ローカルのベクトルデータベースのストレージ容量は最大で6分の1に削減できます。テキストのみのタスクには、270 millionパラメータのバージョンで十分です。
などの小型のオープンモデルと組み合わせれば、 Gemma 4のような小型のオープンモデルと組み合わせることで、EmbeddingGemma 2はデータを外部サーバーに送信することなくオフラインのRAGアプリを実行できます。重みは Hugging Face と Kaggleで入手可能で、 開発者ガイド や ドキュメントも公開されています。広告
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出典： Google