EmbeddingGemma 2
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採点の5項目を見る →- EmbeddingGemma 2とは
- EmbeddingGemma 2は、コード支援分野で活用できる無料のコード支援ツールです。EmbeddingGemma 2は、Google DeepMindが公開した軽量なマルチモーダル埋め込みモデルです。文章・コード・画像・動画・音声を同じ空間に変換し、1つの検索語でまとめて探せます。7.4億パラメータで端末上で動き、Apache 2.0で無料です。
- •マルチモーダル埋め込み: 文章・コード・画像・動画・音声を共通の空間へ変換
- •端末上で動作: 7.4億パラメータで省メモリ
- •主要ツールに対応: Ollama・vLLM・llama.cpp・Qdrantなど
EmbeddingGemma 2は、Google DeepMindが公開した軽量なマルチモーダル埋め込みモデルです。文章・コード・画像・動画・音声を同じ空間に変換し、1つの検索語でまとめて探せます。7.4億パラメータで端末上で動き、Apache 2.0で無料です。
ひと目でわかるEmbeddingGemma 2の概要
- カテゴリ:
- コード支援
- 料金:
- 無料
- 利用者数:
- 公式情報を要確認
- 公式サイト:
- blog.google
- 主な機能:
- マルチモーダル埋め込み、端末上で動作、主要ツールに対応
EmbeddingGemma 2とは？
EmbeddingGemma 2（エンベディングジェマ2）は、Google DeepMindのオープンな埋め込みモデルです。埋め込みモデルとは、文章や画像を数値の並びに変換し、意味の近さで検索できるようにするAIのことです。文章・コード・画像・動画・音声を1つの共通の空間に変換するため、種類の違うデータを1つの検索語で探せます。2026年10月12日のProduct Huntで1位になりました。
主な特徴
- マルチモーダル：文章・コード・画像・動画・音声に対応します。
- 軽量：パラメータ数は7.4億で、スマホなどの端末上で動きます。Pixel 11 Proでの使用メモリは、全機能で約567MB、文章のみで約191MBと説明されています。
- 長い入力：最大8,000トークンを扱え、初代の4倍です。
- 対応ツールが多い：transformers・sentence-transformers・MLX・vLLM・llama.cpp・Ollama・LM Studio・Qdrantなどで使えます。
料金・ライセンス
無料です。ライセンスはApache 2.0で、モデルはHugging FaceとKaggleで公開されています（Product Huntの掲載による）。性能の数値はGoogleの発表によるものです。
こんな人におすすめ
- 社内文書や画像をまとめて検索する仕組み（RAG）を作る開発者
- 通信せずに端末内で検索機能を動かしたいアプリ開発者
EmbeddingGemma 2に関するよくある質問
EmbeddingGemma 2とは何ですか？
EmbeddingGemma 2は無料で使えますか？
EmbeddingGemma 2の料金はいくらですか？
EmbeddingGemma 2の主な機能は？
EmbeddingGemma 2の使い方は？
EmbeddingGemma 2のユーザーレビュー
AI Scout編集部の評価
メリット
- +完全無料で利用可能
- +機能が充実（3機能以上）
- +コード支援分野で実績のあるツール
注意点
- -日本語サポートの充実度は要確認
- -他ツールとの機能比較を推奨
この評価はAI Scout編集部が公開情報をもとに独自に行ったものです。
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AI Scout 編集部
AI Scout編集部は、合同会社Radineerが運営するAIツール比較メディアの編集チームです。200社以上のAI導入支援実績を持つメンバーが、実際にツールを検証してレビューしています。