Google 在 2026 年 10 月 6 日推出 EmbeddingGemma 2，是去年 EmbeddingGemma 的第二代。官方表示第一代下載超過 2000 萬次，多半用在裝置端搜尋與重視隱私的 RAG 流程。第二代從純文字擴展到程式碼、圖片、影片與音訊，全部對應到同一個嵌入空間，例如可以用一段語音備忘找到某個影片片段，或用文字查詢搜尋好幾個小時的錄音。
EmbeddingGemma 2 以 Gemma 4 架構打造，採用可商用的 Apache 2.0 授權，參數量為 7.4 億。它採模組化設計，只處理文字時最少只需要 2.7 億參數，視覺編碼器（1.7 億）與音訊編碼器（3 億）可以視需要加上。輸出向量預設 768 維，可以截短成 512、256 或 128 維，官方說本機向量資料庫的儲存空間最多可省下 6 倍。
依官方數據，量化後在 Pixel 11 Pro 上，純文字版本只需要約 191MB 記憶體，完整多模態版本約 567MB。上下文長度為 8K token，是第一代的 4 倍，可以一次處理約 5.5 分鐘音訊、29 張圖片或 58 個影片畫格。程式碼能力在 MTEB Code 從 68.76 分提升到 78.68 分，官方認為適合本機程式碼索引、語意程式碼搜尋與寫程式代理的檢索。
模型權重已在 Hugging Face 與 Kaggle 釋出，可以搭配 transformers、sentence-transformers、MLX、vLLM、llama.cpp、Ollama 與 LMStudio 使用，也能透過 transformers.js 或 WebGPU 在瀏覽器裡執行。對網站開發者來說，這代表站內搜尋與相似內容推薦可以直接在使用者的瀏覽器或裝置上完成。