Google DeepMind ประกาศเปิดตัว EmbeddingGemma 2 ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดจากโมเดลเดิม โดยเปลี่ยนมาใช้สถาปัตยกรรม Gemma 4 และรองรับการทำงานแบบ Multimodal อย่างเต็มรูปแบบ โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานบนฮาร์ดแวร์ทั่วไปและอุปกรณ์พกพาได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านใบอนุญาตแบบ Apache 2.0 ที่เปิดกว้างสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์
หัวใจสำคัญของโมเดลนี้คือการรวมข้อมูลหลายรูปแบบ (Multi-modal) ทั้งข้อความ โค้ด รูปภาพ เสียง และวิดีโอ เข้าไปอยู่ในพื้นที่เวกเตอร์เดียวกัน ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบค้นหาข้ามรูปแบบได้ เช่น การใช้คำสั่งเสียงเพื่อค้นหาฉากในวิดีโอ หรือการใช้ข้อความค้นหาไฟล์เสียง นอกจากนี้ยังมาพร้อมเทคโนโลยี Matryoshka Representation Learning (MRL) ที่ช่วยให้ปรับขนาดเวกเตอร์ได้ตามความเหมาะสมของหน่วยความจำ ช่วยลดการใช้พื้นที่จัดเก็บฐานข้อมูลเวกเตอร์ลงได้ถึง 6 เท่า
