据Sundar Pichai在推特发布，EmbeddingGemma是谷歌最新开放的AI嵌入模型，可完全在本地设备运行。在MTEB基准测试中，该模型在500M参数以内表现最佳，并且性能接近参数量近两倍的同类模型。这一创新为企业提供了高效、隐私保护且可扩展的本地AI语义搜索和信息检索解决方案，减少对云端的依赖，推动AI实际应用场景的商业化落地（来源：Sundar Pichai，Twitter，2025-09-04）。

根据Google DeepMind官方消息，EmbeddingGemma模型在MTEB基准测试中取得最高排名，被业界认为是文本嵌入评估的金标准（来源：@GoogleDeepMind）。EmbeddingGemma覆盖100多种语言，极大提升了在全球NLP和多语言信息检索领域的应用价值。开发者可通过Hugging Face、LlamaIndex和LangChain等主流平台快速部署EmbeddingGemma，实现多语言嵌入在跨语言搜索、推荐系统和内容理解等AI场景中的落地应用。这一突破为企业提供了构建强大跨语言AI解决方案的新商机（来源：@GoogleDeepMind）。

据Google DeepMind官方消息，EmbeddingGemma是一款专为本地AI设计的开放式嵌入模型，仅有3.08亿参数，但实现了业界领先的性能（来源：@GoogleDeepMind，2025年9月4日）。其小巧高效的特性使其可在移动设备与边缘硬件上离线运行，无需依赖互联网连接。EmbeddingGemma为隐私敏感场景、离线推荐系统和设备端个性化应用提供了新的商业机会，有助于满足数据合规和带宽受限环境下的AI需求（来源：@GoogleDeepMind）。