What is EmbeddingGemma?

EmbeddingGemma 是一款功能強大的3.08億參數多語言文本嵌入模型，經過精心優化，可在手機、筆記本電腦和平板電腦等日常設備上流暢運行。它能將文本轉換為數值表示，賦能開發人員構建智能的設備端應用程序，用於信息檢索、語義搜索和分類等任務，同時優先確保用戶隱私和效率。

🌍 多語言精通： EmbeddingGemma 經過100多種語言訓練，提供了廣泛的語言理解能力，使您的應用程序能夠高精度地處理和解釋多樣化的全球文本數據。
📏 靈活的輸出維度： 利用 Matryoshka Representation Learning (MRL) 技術，您可以將嵌入輸出維度從768調整到128。這種靈活性使您能夠在嵌入質量、處理速度和存儲效率之間實現最佳平衡，進行精細調整。
⚡ 設備端高效能： EmbeddingGemma 專為卓越性能而設計，運行時佔用內存少於200MB，並可在 EdgeTPU 上在22毫秒內生成嵌入。這確保了在用戶設備上實現快速、流暢、響應迅速的AI體驗。
🔒 離線與安全： 無需互聯網連接，直接在設備硬件上生成文檔嵌入。這一設計選擇從根本上保護了敏感的用戶數據，確保了隱私，並為您的應用程序提供了強大的離線功能。
📖 豐富的上下文窗口： 憑藉2K的token上下文窗口，EmbeddingGemma 能夠處理和理解大量的文本數據和文檔，為生成高質量嵌入提供全面的輸入。

EmbeddingGemma 賦能開發人員，創造創新型的、以隱私為中心的應用程序：

移動優先的RAG管道： 將 EmbeddingGemma 與 Gemma 3n 等模型集成，以構建完全在移動設備上運行的檢索增強生成 (RAG) 管道。這使得基於本地數據生成上下文相關的AI答案成為可能，非常適合個性化助手或專業聊天機器人。
安全的離線搜索： 即使沒有互聯網連接，也能直接在設備上對個人文件、文本、電子郵件和通知提供智能搜索功能。用戶可以快速找到相關信息，同時他們的敏感數據在硬件上保持私密和安全。
智能移動代理： 開發能夠將用戶查詢分類到相關函數調用的移動應用程序。EmbeddingGemma 幫助這些代理理解用戶意圖並更有效地響應，增強設備端AI的響應能力和實用性。

EmbeddingGemma 以其緊湊高效的設計，提供領先的性能，在同類產品中脫穎而出：

同等規模下的卓越性能： EmbeddingGemma 是在 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 上，5億參數以下排名最高的多語言文本嵌入開源模型。它的質量與體積近兩倍的流行模型相媲美，為檢索、分類和聚類任務提供卓越的準確性。
專為設備端自主運行而設計： 與服務器端模型不同，EmbeddingGemma 從底層開始便專為設備端離線操作而構建。這確保了隱私、降低了延遲，並消除了對雲連接的依賴，使其成為數據安全和即時響應至關重要的應用程序的理想選擇。
無縫集成： EmbeddingGemma 專為開發人員的便利而設計，可與流行的設備端AI工具和框架輕鬆集成，包括 sentence-transformers、 llama.cpp、 MLX、 Ollama、 LiteRT 和 LangChain，加速您的開發工作流程。

EmbeddingGemma 為設備端AI開發提供了無與倫比的性能、效率和隱私結合。它提供了高質量、多語言的嵌入，這對於構建直接在用戶硬件上運行、響應迅速且安全的應用程序至關重要。

探索 EmbeddingGemma 如何為您的下一個項目賦能，並開啟設備端智能的新可能。

什麼是文本嵌入模型？ 文本嵌入模型將人類語言（如單詞、句子或文檔）轉換為數值向量。這些向量捕捉文本的語義信息，使計算機能夠理解詞語之間的關係，並執行查找相似文檔或文本分類等任務。
EmbeddingGemma 如何確保數據隱私？ EmbeddingGemma 旨在完全在用戶的設備硬件上運行。這意味著敏感的用戶數據永遠不會離開設備到雲端進行處理，消除了與通過互聯網傳輸信息相關的隱私擔憂。
什麼是 Matryoshka Representation Learning (MRL)？ MRL 是一種技術，允許 EmbeddingGemma 從單一模型生成不同維度（例如768、512、256、128）的嵌入。這為開發人員提供了靈活性，可以根據其特定應用程序的性能需求，選擇一個完美平衡所需質量與速度和內存限制的嵌入尺寸。

More information on EmbeddingGemma

Launched

Pricing Model

Free

Starting Price

Global Rank

Month Visit

<5k

Tech used

EmbeddingGemma was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-09-06.

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