谷歌的全新开放权重（在略显粗糙的Gemma 许可下）308M 参数嵌入模型：
EmbeddingGemma 基于 Gemma 3 架构，经过 100 多种语言的训练，并且足够小，可以在不到 200MB 的 RAM 上运行并进行量化。
它可通过sentence-transformers 、 llama.cpp 、 MLX 、 Ollama 、 LMStudio等获得。
与这些较小的模型一样，有一个Transformers.js演示（通过）可直接在浏览器中运行（在 Chrome 变体中） – Semantic Galaxy加载一个~400MB 的模型，然后让您针对数百个文本句子运行嵌入，将它们映射到 2D 空间中并运行相似性搜索以放大到该空间内的点。
标签：谷歌、人工智能、嵌入、 Transformers-JS 、 Gemma
原文： https://simonwillison.net/2025/Sep/4/embedding-gemma/#atom-everything