EmbeddingGemma 2
EmbeddingGemma 2 braucht mit der Stufe Q8_0 bei 8.192 Token Eingabe rund 1,8 GB Speicher und passt auf 740 von 740 geführten Geräten.
Ein Embedding-Modell schreibt keinen Text. Es macht aus einem Abschnitt eine Zahlenreihe, einen Vektor, über den eine Suche ähnliche Abschnitte findet, auch wenn andere Wörter darin stehen. So sucht eine lokale Dokumentensuche (RAG) in Ihren Unterlagen, bevor ein Sprachmodell antwortet.
Speicher heißt hier: die Datei plus der Zuschlag, den wir am 19. Oktober 2026 selbst gemessen haben, mit dem Startbefehl unten bei 8.192 Token. Mit kleinerem Kontext sinkt der Bedarf; das haben wir nicht gemessen. Wie wir messen, steht in der Methodik.
- Art
- Embedding (Texteinbettung)
- Anbieter
- Parameter
- 740 Mio.
- Vektorlänge
- 768 Zahlen
- Längste Eingabe
- 8.192 Token
- Bettet ein
- Text, Bild, Video und Audio
- Auf Hugging Face seit
- 14. September 2026
- Lizenz
- Apache 2.0
- Laufzeit
- llama.cpp (llama-server)
So starten Sie es
Mit llama.cpp, gebaut oder heruntergeladen laut Anleitung. Beim ersten Aufruf lädt -hf das Modell von Hugging Face. -c, -ub und -b auf 8.192 erlauben Abschnitte bis zu dieser Länge in einem Stück; mit der Voreinstellung von 512 Token bricht llama-server bei längeren Abschnitten ab.
Server starten
$ llama-server Einen Abschnitt einbetten
$ curl Das Modell bettet auch Bild, Video und Audio ein. Dafür braucht es den Projektor (0,6 GB), den der Befehl mit --no-mmproj weglässt; mit ihm rechnen wir nicht.
Was der Anbieter angibt
Parameter, Vektorlänge, längste Eingabe und was das Modell einbetten kann, wörtlich von der Modellkarte. Wie gut es sucht, haben wir nicht geprüft.
EmbeddingGemma 2 is an open multimodal embedding model built by Google DeepMind which maps text (incl. code), images, video, and audio inputs—and combinations thereof—into a single, unified 768-dimensional vector space.
The model has 740M total parameters, combining a 270M parameter text model with modular vision (170M) and audio (300M) encoders.
8K token context window
Lizenz
Laut Anbieter steht das Modell unter Apache 2.0. Die Quelle sagt dazu wörtlich:
License: Apache 2.0
Das ist keine Rechtsberatung. Maßgeblich ist der Lizenztext selbst.
Sprachen
Der Anbieter nennt die Zahl der Sprachen, Deutsch nicht einzeln. Wie gut das Modell deutsche Texte einbettet, haben wir nicht geprüft.
EmbeddingGemma 2 understands 100+ languages
Geräte und Grafikkarten
Passt auf 740 von 740 Geräten und auf 115 von 115 Grafikkarten im Katalog.
Stufen
Größe der Datei je Stufe und der Speicher beim Laufen bei 8.192 Token. Gemessen ist die Standardstufe; für die übrigen nehmen wir denselben Zuschlag an.
| Stufe | Datei | Speicher beim Laufen |
|---|---|---|
| Q8_0 | 0,3 GB | 1,8 GB |
| BF16 | 0,6 GB | 2,1 GB |
Quellen: https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2 · https://huggingface.co/ggml-org/embeddinggemma-2-GGUF · https://welche.ai/methodik#einbettung
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