EmbeddingGemma 2는 Google DeepMind가 개발한 오픈 멀티모달 임베딩 모델로, 텍스트(코드 포함), 이미지, 비디오, 오디오 입력과 이들의 조합을 하나의 통합된 768차원 벡터 공간으로 매핑한다. 모델은 총 740M 파라미터를 가지며, 270M 파라미터 텍스트 모델에 모듈형 비전(170M) 및 오디오(300M) 인코더를 결합한 구성이다. 모바일 기기와 노트북 같은 소비자용 하드웨어에서 구동되도록 설계된 EmbeddingGemma 2는 검색, 검색 증강 생성(RAG), 분류, 클러스터링 같은 온디바이스 애플리케이션을 위한 저지연 시맨틱 표현을 제공한다.

EmbeddingGemma 2는 Gemma 4의 아키텍처와 기능 발전을 기반으로 하며, 네이티브 멀티모달리티를 통해 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 4가지 모달리티를 단일 공유 768차원 임베딩 공간으로 통합한다. 100개 이상의 언어를 이해하며, 이전 모델 대비 코드 작업에서 약 14%의 성능 향상을 달성했다.

유연한 풋프린트도 특징이다. 270M 파라미터 텍스트 백본(130M 트랜스포머 + 140M 임베더)에 선택적으로 로드 가능한 비전(170M) 및 오디오(300M) 인코더를 결합해, 개발자가 사용 사례에 필요한 모달리티만 로드할 수 있다. Matryoshka Representation Learning(MRL)을 네이티브 지원해 128d, 256d, 512d, 768d 차원의 절단 임베딩을 제공하며, 품질 영향을 최소화하면서 벡터 저장 비용을 최대 6배까지 절감할 수 있다.

8K 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춰 수 분 길이의 오디오나 비디오 처리가 가능하다. 또한 가벼운 텍스트 지시 접두어를 활용하는 태스크 스티어드 표현 기능으로 검색, 분류, 클러스터링, 시맨틱 유사도 등 작업별로 임베딩을 최적화한다.

llama.cpp 지원이 이루어졌으며, GG와 Unsloth가 각각 GGUF 변환 버전을 공개했다.