Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是一个基于 Gemma 4 架构的 7.4 亿参数多模态嵌入模型,原生支持文本、代码、图像、音频和视频的统一嵌入空间。
推荐理由:7.4亿参数原生多模态模型,支持端侧运行与向量截断,适合隐私优先的本地检索场景。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是一个基于 Gemma 4 架构的 7.4 亿参数多模态嵌入模型,原生支持文本、代码、图像、音频和视频的统一嵌入空间。
推荐理由:7.4亿参数原生多模态模型,支持端侧运行与向量截断,适合隐私优先的本地检索场景。
JetBrains 发布 Mellum2,一个 12B 参数的 MoE 模型,每 token 仅激活 2.5B 参数,推理速度比同类模型快 2 倍以上。该模型开源并支持 Apache 2.0 协议,适用于路由、RAG、子智能体和私有部署。
推荐理由:原文给出了模型架构和性能数据,读者可以据此评估它在多模型系统中的路由和编排价值。
IBM 发布基于 ModernBERT 架构的 Granite Embedding Multilingual R2 系列多语言嵌入模型,包含 97M 和 311M 两个版本,支持 200 多种语言和 32K 上下文窗口。
推荐理由:IBM 发布基于 ModernBERT 的多语言嵌入模型,在 32K 长上下文和 97M 极小体积下实现开源同类最高检索质量。