Google は 2026 年 10 月 6 日、昨年の EmbeddingGemma の後継として EmbeddingGemma 2 を公開しました。Google によると、前の版はダウンロード 2000 万回を超え、端末上の検索やプライバシー重視の RAG に広く使われていました。新しい版は文章だけでなくコード、画像、動画、音声をひとつの埋め込み空間にまとめるので、音声メモから動画の一場面を探したり、文章の問いかけで何時間もの録音を検索したりできます。
EmbeddingGemma 2 は Gemma 4 のアーキテクチャに基づき、商用に使いやすい Apache 2.0 ライセンスで公開され、パラメータは 7 億 4000 万です。構成は組み替えられて、文章だけなら 2 億 7000 万パラメータで足り、必要に応じて視覚（1 億 7000 万）と音声（3 億）のエンコーダを足すとマルチモーダルに対応します。出力ベクトルは既定で 768 次元、512、256、128 に切り詰められ、Google によればローカルのベクトル保存量が最大で 6 分の 1 になります。
Google によると、量子化したモデルが必要とするアクティブ RAM は Pixel 11 Pro で文章のみの重みが約 191MB、マルチモーダル全体で約 567MB です。コンテキストウィンドウは 8K トークンで初版の 4 倍、音声なら約 5.5 分、画像 29 枚、動画 58 フレームに相当します。MTEB Code のコード性能は 68.76 から 78.68 に上がり、Google はローカルのコードベース索引付け、意味によるコード検索、コーディングエージェントの検索用途を挙げています。
重みは Hugging Face と Kaggle で公開され、transformers、sentence-transformers、MLX、vLLM、llama.cpp、Ollama、LMStudio で動き、transformers.js や WebGPU を通じてブラウザでも動きます。ウェブ制作の立場で言えば、サイト内検索や関連記事のおすすめを訪問者のブラウザや端末のなかで動かせるということです。