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Google、軽量な埋め込みモデル EmbeddingGemma 2 を公開
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Google DeepMind は米国時間 10 月 6 日、埋め込みモデル(文章や画像などを数値のベクトルに変換し、検索や関連付けに使うモデル)の EmbeddingGemma 2 を公開しました。テキスト、コード、画像、動画、音声を共通の空間で扱え、端末上での利用を想定した開発者向けのモデルです。パラメータ数は 7 億 4,000 万で、Apache 2.0 ライセンスで提供されます。
要点
- Gemma 4 のアーキテクチャをもとにした、パラメータ数 7 億 4,000 万のモデルです。
- テキストのみなら 2 億 7,000 万パラメータで動かせ、画像用と音声用のエンコーダーを追加できます。
- 出力ベクトルは 768 次元から 128 次元まで縮められ、保存容量を最大 6 分の 1 にできます。
- コンテキストは 8K トークンで、最大 5.5 分の音声や 29 枚の画像を処理できます。
- MTEB Code のスコアは 68.76 から 78.68 に上がりました。重みは Hugging Face と Kaggle で入手できます。
日本の利用者にとって
発表では、日本語への対応や日本での提供、料金には触れていません。ライセンスは Apache 2.0 で、商用利用が認められています。
YOBITSUGI AI で使えるか
YOBITSUGI AI では Google の Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Veo 3.1、Lyria 3.5、Gemini 3 を使えます。今回発表された EmbeddingGemma 2 は、現時点の対応モデルには含まれていません。
出典
- EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model(Google DeepMind blog・2026年10月7日)
