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2026.10.07 WED01:04 JSTGoogle

EmbeddingGemma 2 オンデバイス多モーダル埋め込み

今日試せるApache2.0・HF/Kaggle公開

スマホでも動く小さなモデルで、文字も画像も音声もまとめて似ているものを探せます。

目線

オンデバイスRAGやローカル検索を作る人は、データ外出しなしの多モーダル索引をすぐ試せる。

対象

ローカルAIアプリ開発者・プライバシー重視のRAG担当

使える場面

  • オンデバイス多モーダル検索
  • コードベースの意味検索
  • 音声メモから動画クリップ検索

試すなら

Hugging FaceかKaggleでモデルを取得して動かす

確認点

RAM使用量（テキストのみ約191MB〜）を端末で確認

背景

前世代EmbeddingGemmaの多モーダル拡張で、Gemma 4ベースのオンデバイス特化埋め込み。

何が変わったか

  • テキスト/コード/画像/音声/動画を統一768次元空間へ
  • 740Mパラメータ（必要に応じエンコーダ省略可）
  • コード性能が大きく向上し8Kコンテキスト
  • Apache 2.0ライセンスで商用利用可能

使える場面・影響

データが端末内に留まるプライベート検索・RAGの実装が容易になる。

試す前に確認

  • HF/Kaggleで入手可能
  • Pixel等で低RAM動作
  • 評価指標はモデルカード参照

一次ソース