# EmbeddingGemma 2：把文字、程式碼、圖片、影片與音訊放進同一個向量空間

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> 原作者：googlegemma (@googlegemma) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-10-10

> 原始來源：https://x.com/googlegemma/status/2107502533992464482

## 證據與延伸閱讀

- [# EmbeddingGemma 2：把文字、程式碼、圖片、影片與音訊放進同一個向量空間](https://x.com/googlegemma/status/2107502533992464482) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-06 · 支持主張：官方發布摘要與模型規格。
- [EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-06 · 支持主張：主要功能、架構、MRL、基準比較與裝置端測量條件。
- [EmbeddingGemma 2 model card](https://ai.google.dev/gemma/docs/embeddinggemma/model_card_2) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-06 · 支持主張：模型結構、基準分數、維度取捨、跨模態上下文限制與已知限制。

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## 中文摘要

# EmbeddingGemma 2：把文字、程式碼、圖片、影片與音訊放進同一個向量空間

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![文字、程式碼、圖片、影片與音訊的圖像化輸入匯入中央向量網絡；上方標示 EmbeddingGemma 2，右側列出維度與參數資訊。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-e3370792-2c55-4868-8c2e-f0a4c3683144/embeddinggemma-2/v2/overview.png)
> EmbeddingGemma 2 多模態輸入與共同向量空間示意圖。
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Google 推出 EmbeddingGemma 2，讓開發者能用一個開放模型，把文字、程式碼、圖片、影片和音訊轉成同一空間裡的向量，供搜尋、分類或分群使用。它的重點不只在支援更多資料格式：模型也能拆分載入，並針對裝置端運算與向量儲存做取捨。

## 同一空間，讓不同媒體可以一起搜尋

一般的語意搜尋會先把內容轉成向量，再比較查詢和資料的距離。過去遇到語音、影片或圖片，系統常得先靠不同模型處理；EmbeddingGemma 2 則把文字、程式碼、圖片、影片與音訊映射到共同的 768 維向量空間。Google 舉的例子是用語音備忘錄中的描述尋找影片片段，或用文字查詢搜尋長時間的錄音。

這些向量是搜尋的表示方式，不是生成的答案。模型可提供搜尋、檢索增強生成（RAG）、分類與分群所需的表示；實際應用仍要由系統比對向量並決定要呈現哪些內容。

## 模組化設計讓部署可以按需求縮小

完整模型約有 7.4 億參數，由文字模型和可選的視覺、音訊編碼器組成。Google 的模型卡將文字部分列為 2.7 億參數，視覺編碼器約 1.7 億，音訊編碼器約 3 億。只做文字或程式碼工作時，可以不載入不需要的媒體編碼器；需要多模態時再加入相應模組。

Google 公布的基準測試包含多種任務，指標並不相同，不能把分數直接橫向比較：

| 測試 | EmbeddingGemma 2 分數 | 比較條件 |
|---|---:|---|
| MTEB multilingual v2 | 61.36 | Mean(Task)；EmbeddingGemma 為 61.15 |
| MTEB code v1 | 78.68 | NDCG@10；EmbeddingGemma 為 68.76 |
| MIEB lite | 64.64 | Mean(TaskType) |
| MMEB v2 video | 50.67 | Hit@1 |
| MSEB retrieval | 69.54 | MRR@10 |

Google 特別指出，程式碼項目比上一代高 9.92 分。這是該測試設定下的差距，不代表所有程式碼搜尋都會得到同等提升；模型卡也提醒，資料品質和訓練資料涵蓋範圍會影響模型表現。

## 向量更短可以省儲存，但需要衡量品質

模型原生輸出 768 維向量，也支援把向量截短為 512、256 或 128 維。這種 Matryoshka Representation Learning（MRL）設計讓開發者可用較短向量降低向量資料庫和記憶體用量。Google 表示，從 768 維縮至 128 維，儲存可減少最多六倍；其開發指南則指出，256 維在部分文字、程式碼和多模態檢索測試中仍保留大部分品質。這些是 Google 公布的測試結果，選擇維度前仍應以自己的資料和檢索任務驗證。

## 8K 上下文由所有模態共用

文字、圖片、影片和音訊共用 8,192 token 的上下文預算，不是每種媒體各有一份。開發指南估算，單獨輸入音訊時，這個預算約可涵蓋 327 秒；混入文字、圖片或影片後，可容納的音訊長度也會跟著減少。影片則是抽取影格交給視覺編碼器處理，取樣設定會影響輸入量與處理結果。

因此，將數小時影音一次送入並不符合這個上下文上限；實務上需要先切分內容，再依任務選擇抽樣方式與向量維度。

## 裝置端數字有明確測量條件

Google 表示，量化後在 Pixel 11 Pro 上，純文字權重的主動記憶體需求最低約 191 MB，完整多模態模型約 567 MB。這些是特定裝置與量化條件下的數字，不等於所有手機或執行環境的記憶體需求。模型以 Gemma 4 架構為基礎，採 Apache 2.0 授權；是否適合本機部署，仍取決於所需模態、量化方式、延遲與資料處理流程。

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> EmbeddingGemma 2 以文字、圖片、影片與音訊的共同向量空間為例，並示範在裝置端媒體中搜尋相似內容。

## 媒體內容

**EmbeddingGemma 2 以文字、圖片、影片與音訊的共同向量空間為例，並示範在裝置端媒體中搜尋相似內容。**

**影片中的 Prompt 與操作**

Prompt（01:43）：

```
在影片中搜尋生日蠟燭
```

操作步驟：

1. （01:20）在 Google AI Edge Gallery 中瀏覽媒體並執行相似內容搜尋。
2. （01:43）從影片搜尋結果定位含有生日蠟燭的片段。

## 標籤

新產品, Google