Google DeepMind 6 октября выпустила EmbeddingGemma 2, модель с открытыми весами для смыслового поиска по текстам, программному коду, изображениям, аудио и видео. Она рассчитана на смартфоны и ноутбуки, где может обрабатывать файлы без подключения к интернету.
Модель создаёт числовые представления содержания файлов и запросов, чтобы приложение могло сопоставлять их по смыслу. Например, пользователь сможет найти момент с именинными свечами в семейном видео по текстовому описанию. В отличие от первой EmbeddingGemma, работавшей с текстом, новая версия поддерживает несколько типов данных в единой системе поиска.
EmbeddingGemma 2 содержит 740 млн параметров. Google выпустила её по лицензии Apache 2.0, которая допускает коммерческое использование. Веса доступны на Hugging Face и Kaggle. По измерениям Google, полная версия модели после сжатия использовала около 567 МБ активной оперативной памяти на Pixel 11 Pro, однако показатели на других устройствах могут отличаться.
В приложении Google AI Edge Gallery для Android и iOS появились две демонстрации. Instant Media Search ищет фотографии и видео по обычной фразе или похожему изображению. Video Moments Finder находит подходящие фрагменты выбранного ролика и показывает их временные отметки. Приложение распространяется через Google Play и App Store, а APK для Android можно скачать из репозитория проекта.
Google также выпустила экспериментальное приложение AI Edge Foresight для Mac. Оно локально обрабатывает записи встреч и пользовательские файлы, помогает искать контекст и дополнять короткие заметки. Для создания готового текста Foresight использует генеративную Gemma 4: EmbeddingGemma 2 отвечает за поиск и сопоставление материалов.
Что это значит
- Локальный поиск может работать без облака. Модель позволяет искать по личным фото, видео, аудиозаписям и документам непосредственно на устройстве. Передача данных зависит уже от устройства и приложения, в которое разработчик встроит модель.
- Открытые веса доступны отдельно от Gemini API. Их можно скачать и использовать по лицензии Apache 2.0, в том числе для коммерческих проектов. Это особенно важно в России, где Gemini API и платные сервисы Google Cloud напрямую недоступны.
- Готовые приложения пока ограничены демонстрациями. AI Edge Gallery показывает отдельные сценарии поиска, а Foresight остаётся экспериментальным приложением для Mac. EmbeddingGemma 2 сама не отвечает на вопросы и не создаёт заметки: для этого нужна дополнительная генеративная модель.