EmbeddingGemma
ベースモデルofficialembeddingmultilingualretrievaledge
2025年9月4日公開。Gemma 3ベースの埋め込みモデル。MTEB Multilingual 500M以下カテゴリで1位。768次元（Matryoshka: 128-768）の埋め込みベクトル出力。QAT（Quantization-Aware Training）で200MB未満のRAMで動作。100+言語対応。オンデバイス検索・RAGに最適。
ベンチマーク
mteb-multilingual
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ソース: https://developers.googleblog.com/en/introducing-embeddinggemma/
技術仕様
アーキテクチャ
Gemma 3 base, Quantization-Aware Training (QAT), Matryoshka Representation Learning, 768-dim embeddings
パラメータバリエーション
EmbeddingGemma 308M(308M)
HuggingFace軽量埋め込みモデル。QATで200MB未満のRAMで動作。MTEB Multilingual 500M以下で1位。
RAM<200MB
GGUFファイルは登録されていません
関連モデル
家系図
現在のモデル: EmbeddingGemma