Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的开源多模态嵌入模型,采用 Apache 2.0 许可,可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:原文给出 740M 参数、量化后内存占用和 8K 上下文等具体指标,便于开发者判断端侧多模态检索能否落地。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的开源多模态嵌入模型,采用 Apache 2.0 许可,可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:原文给出 740M 参数、量化后内存占用和 8K 上下文等具体指标,便于开发者判断端侧多模态检索能否落地。
Google 介绍 Gemini 3.8 Flash 在软件工程、智能体任务和复杂多步推理上较 3.7 Flash 有明显提升,性能常接近成本更高的前沿模型,原因是模型在复杂任务上会执行更多推理步骤并迭代调用工具。
推荐理由:官方给出 3.8 Flash 在软件工程与多步推理上的提升方向,并附四个开发者实例,可作选型参考。
Meta Superintelligence Labs 的首个开源模型 Muse Glimmer 已在 Ollama 上线,这是一个 30B 多模态模型,面向本地运行的智能体工作负载,上下文长度 128K+,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Meta 新开源模型在本地跑智能体,开发者可据此判断本地编码智能体的模型与硬件选择。