EmbeddingGemma是谷歌于2025年9月開源的開放式文本嵌入模型，專為端側設備設計，具備以下核心優勢：

性能優勢

在MTEB基準測試中，EmbeddingGemma在500M以下參數規模的多語言文本嵌入模型中表現最佳，性能接近參數翻倍的頂尖模型（如Qwen-Embedding-0.6B）。該模型已針對100多種語言進行訓練，并經過量化處理，可在低于200MB內存的設備上運行。 ?

端側適配能力

支持手機、筆記本等設備的離線運行，提供可自定義的輸出尺寸和2K令牌上下文窗口。其設計初衷是與Gemma 3n配合使用，共同推動移動端RAG（檢索增強生成）和語義搜索的應用。 ?

工具集成性

可與sentence-transformers、llama.cpp、MLX等工具無縫對接，簡化開發者上手難度。 ?

參數與特性

模型擁有3.08億參數，斷網環境下可生成高質量嵌入向量，用于提升文本語義表征精度。其設計注重隱私保護，生成的嵌入向量能有效保留語言細微差異。

部署方式

Ollama部署：

執行下面代碼：

ollama run dengcao/EmbeddingGemma

ollama模型庫：https://ollama.com/dengcao/EmbeddingGemma

?魔搭：https://modelscope.cn/models/google/embeddinggemma-300m

Hugging Face地址：https://huggingface.co/collections/google/embeddinggemma-68b9ae3a72a82f0562a80dc4