Google lanza EmbeddingGemma 2 para embeddings multimodales locales

Resumen En qué punto está

Google ha presentado EmbeddingGemma 2, un modelo abierto de embeddings multimodal con 740 millones de parámetros, capaz de procesar texto, código, imágenes, vídeo y audio en un mismo espacio vectorial. Basado en la arquitectura Gemma 4 y licenciado bajo Apache 2.0, está optimizado para ejecutarse localmente en dispositivos con apenas 191 MB de RAM. Según Google, supera a modelos rivales de mayor tamaño en benchmarks multimodales y mejora notablemente en tareas de código respecto a su predecesor. También existe una versión más pequeña de 270 millones de parámetros solo para texto, pensada para aplicaciones RAG totalmente offline.

Resumen generado mediante IA a partir de las 2 noticias de la historia. Última actualización: hace 1 h.