# EmbeddingGemma 2 от Google добавляет мультимодальный поиск

> Модель Google с открытыми весами преобразует текст, код, изображения, видео и аудио в эмбеддинги общего пространства. Для устройств доступны облегчённые версии.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/ru/google-s-embeddinggemma-2-adds-multimodal-search

EmbeddingGemma 2 от Google — модель с открытыми весами для поиска и извлечения данных, которая работает с текстом, кодом, изображениями, видео и аудио. По словам Google, она преобразует их в общее пространство размерностью 768, позволяя разработчикам искать сразу по разным типам медиа и не поддерживать отдельные пространства эмбеддингов. Модель доступна на Hugging Face по лицензии Apache 2.0.

Разработчики могут загружать только нужные им энкодеры: размер модели варьируется от 270 миллионов параметров для текста и кода до 740 миллионов для полной мультимодальной поддержки. Векторы также можно укорачивать, чтобы экономить память, однако Google сообщает, что при размерности 128 качество поиска снижается примерно до 75% для изображений, видео и речи.

## Факты

- Лицензия: Apache 2.0; модель доступна на Hugging Face.
- По данным Google, при размерности 128 качество работы с текстом составляет около 90% от исходного, а качество поиска по изображениям, видео и речи — 75%.

## Почему это важно

Разработчики локального поиска могут использовать одну модель для поиска по документам и медиа. Но сокращение векторов ради экономии места может ухудшить результаты поиска по нетекстовым данным; независимых результатов тестирования в источнике нет.

## Источники и ссылки

1. [EmbeddingGemma 2 Expands Beyond Text to Support Code, Images, Video, and Audio](https://www.infoq.com/news/2026/10/embeddinggemma-2-multimodal/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-19

Обновлено: 2026-10-19