EmbeddingGemma 2: Googles kleinstes Embedding-Modell schlägt doppelt so große Konkurrenz

Google hat EmbeddingGemma 2, ein kompaktes Open-Source-Modell mit 740 Millionen Parametern, veröffentlicht, das multimodale Inhalte (Text, Bilder, Video, Audio, Code) in Vektoren konvertiert und dabei größere Konkurrenzmodelle übertrifft. Das Modell benötigt nur 191 MB RAM und läuft lokal auf dem Gerät, wodurch es sich für datenschutzkonformes Offline-RAG besonders für Kanzleien und Steuerberatungen eignet. In Kombination mit Gemma 4 ermöglicht es eine sichere, lokale Verarbeitung sensibler Mandantendaten ohne Datenübertragung zu externen Servern.