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EmbeddingGemma 2

Veröffentlicht Herausgeber Google

Einordnung

EmbeddingGemma 2 ist ein offenes, leichtgewichtiges multimodales Embedding-Modell von Google DeepMind auf Basis von Gemma 4. Es wurde am 6. Oktober 2026 veröffentlicht und steht mit offenen Modellgewichten unter der Apache-2.0-Lizenz zur Verfügung. Es ist für die lokale Ausführung auf Verbrauchergeräten ausgelegt. (blog.google)

Fähigkeiten und Einsatzgebiete

  • Das Modell bildet Text einschließlich Code, Bilder, Audio, Video und Kombinationen daraus in einen gemeinsamen 768-dimensionalen Vektorraum ab. Es unterstützt mehr als 100 Sprachen. (ai.google.dev)
  • Das vollständige Modell hat 740 Millionen Parameter; für Text allein können die Bild- und Audio-Encoder weggelassen werden, sodass 270 Millionen Parameter aktiv sind. Embeddings lassen sich auf 512, 256 oder 128 Dimensionen kürzen. (ai.google.dev)
  • Geeignete Anwendungen sind multimodale semantische Suche, Retrieval für RAG-Systeme, Klassifikation, Clustering und Ähnlichkeitsvergleiche. Das Modell erzeugt Embeddings, keine generativen Textantworten. (ai.google.dev)

Grenzen und Hinweise

  • Alle Modalitäten teilen sich ein Kontextfenster von 8.192 Tokens. Bei gemischten Eingaben verringert jede Modalität das verbleibende Budget für die anderen. (ai.google.dev)
  • Die Leistung kann je nach Sprache und Aufgabe variieren. Kürzere Vektoren sparen Speicher, können aber die Qualität mindern; insbesondere 128 Dimensionen sollten für die jeweilige multimodale Anwendung geprüft werden. Für Kosinusähnlichkeit müssen gekürzte Vektoren erneut normalisiert werden; Abfragen und Dokumente benötigen dieselbe Dimension. (ai.google.dev)
  • Google empfiehlt für die Inferenz bfloat16 oder float32; float16 kann ungültige oder unbemerkt verschlechterte Embeddings erzeugen. Anwendungsspezifische Sicherheits- und Fairnessprüfungen bleiben Aufgabe der Betreiber. (ai.google.dev)

Preis

Die Modellgewichte sind offen verfügbar; bei eigenem Betrieb können Infrastrukturkosten entstehen. Ein offizieller API-Preis für Eingaben oder Ausgaben speziell für EmbeddingGemma 2 ließ sich auf den geprüften Google-Preisübersichten nicht verifizieren; Währung, Betrag und Abrechnungseinheit sind daher nicht bestätigt. Abfrage: 15. November 2026. Geprüfte Preisquellen: Gemini API und Google Cloud. (ai.google.dev)

Offizielle Quellen