RecodeX 重构消息，Google DeepMind开源EmbeddingGemma 2，模型参数规模7.4亿，可直接处理文本、代码、图片、视频和音频，并将其映射到同一向量空间用于搜索和RAG。上一代EmbeddingGemma仅支持文本。

该模型支持按需加载：仅处理文本和代码时为2.7亿参数，加入视觉后为4.4亿，全部加载为7.4亿。在Pixel 11 Pro上测试，量化后文本版本最低占用约191MB活跃内存，完整版本约567MB。上下文长度从上一代的2K提升至8K，单次最多可处理约5.5分钟音频、29张图片或58帧视频。

代码检索提升明显，MTEB Code得分从68.76升至78.68，多语言文本从61.15微升至61.36。模型支持将默认768维向量压缩至512、256或128维，最低可将向量存储空间缩至六分之一。许可证由Gemma条款改为Apache 2.0。