What is EmbeddingGemma?

EmbeddingGemma 是一款功能強大的多語言文字嵌入模型，擁有 3.08 億個參數，經過精心優化，可在手機、筆記型電腦和平板電腦等日常裝置上流暢運行。它能將文字轉換為數值表示，讓開發者能夠建立智慧型的裝置端應用程式，執行資訊檢索、語義搜尋和分類等任務，同時優先考量使用者隱私和效率。

🌍 掌握多語言能力： EmbeddingGemma 經過逾 100 種語言訓練，具備廣泛的語言理解能力，讓您的應用程式能以高準確度處理及解讀多樣化的全球文字資料。
📏 彈性輸出維度： 運用俄羅斯套娃式表徵學習 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 技術，客製化嵌入輸出維度，從 768 降至 128。這種彈性使您能夠微調，以在嵌入品質、處理速度和儲存效率之間取得最佳平衡。
⚡ 裝置端高效能： EmbeddingGemma 專為高效能而打造，運行時佔用不到 200MB 的記憶體，並能在 EdgeTPU 上於 22 毫秒內生成嵌入。這確保了使用者裝置上能提供快速、流暢且反應靈敏的 AI 體驗。
🔒 離線且安全： 無需網路連線，直接在裝置硬體上生成文件嵌入。這種設計選擇從根本上保護敏感使用者資料，確保隱私並為您的應用程式實現強大的離線功能。
📖 豐富的上下文視窗： 憑藉 2K token（詞元）的上下文視窗，EmbeddingGemma 能夠處理和理解大量文字資料與文件，為生成高品質嵌入提供全面的輸入。

EmbeddingGemma 賦能開發者建立創新且注重隱私的應用程式：

行動裝置優先的 RAG 流水線： 將 EmbeddingGemma 與 Gemma 3n 等模型整合，建立完全在行動裝置上運行的檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 流水線。這使得能基於本地資料產生上下文相關的 AI 生成答案，非常適合個人化助理或專業聊天機器人。
安全離線搜尋： 即使沒有網路連線，也能在裝置上直接驅動跨個人檔案、文字訊息、電子郵件和通知的智慧搜尋功能。使用者可以快速找到相關資訊，同時其敏感資料仍安全地保留在他們的硬體上，保有隱私。
智慧行動代理： 開發行動應用程式，將使用者查詢分類到相關功能呼叫。EmbeddingGemma 協助這些代理理解使用者意圖並更有效地回應，提升裝置端 AI 的反應速度和實用性。

EmbeddingGemma 以其緊湊高效的設計提供最先進的效能，在同類產品中脫穎而出：

同級最佳效能： EmbeddingGemma 是 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 上，在 5 億個參數以下排名最高的開放多語言文字嵌入模型。它實現了與體積近兩倍的流行模型媲美的品質，為檢索、分類和聚類任務提供卓越的準確性。
專為裝置端自主運行而設計： 不同於伺服器端模型，EmbeddingGemma 是從零開始專為裝置端離線操作而建構的。這確保了隱私、降低了延遲，並消除了對雲端連線的依賴，使其成為資料安全和即時回應至關重要的應用程式的理想選擇。
無縫整合： EmbeddingGemma 專為開發者便利性而設計，可輕鬆整合到流行的裝置端 AI 工具和框架中，包括 sentence-transformers、 llama.cpp、 MLX、 Ollama、 LiteRT 和 LangChain，加速您的開發工作流程。

EmbeddingGemma 為裝置端 AI 開發提供了效能、效率和隱私的無與倫比結合。它提供了高品質、多語言的嵌入，對於建立在使用者硬體上運行、反應靈敏且安全的應用程式至關重要。

探索 EmbeddingGemma 如何為您的下一個專案賦能，並為裝置端智慧開啟新的可能性。

什麼是文字嵌入模型？ 文字嵌入模型將人類語言（如單詞、句子或文件）轉換為數值向量。這些向量捕捉文字的語義，讓電腦能夠理解詞彙之間的關係，並執行尋找相似文件或文字分類等任務。
EmbeddingGemma 如何確保資料隱私？ EmbeddingGemma 專為完全在使用者裝置硬體上運行而設計。這表示敏感使用者資料絕不會離開裝置在雲端進行處理，從而消除透過網際網路傳輸資訊相關的隱私疑慮。
什麼是俄羅斯套娃式表徵學習 (MRL)？ MRL 是一種技術，使 EmbeddingGemma 能夠從單一模型生成不同維度的嵌入（例如 768、512、256、128）。這為開發者提供了選擇嵌入大小的彈性，使其在特定應用中，完美平衡所需品質與速度和記憶體限制。

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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