---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "66213f22c321bd47b9dab44448ee4cf8f6d510ea5854421e125147c98fa5bb3b"
canonical_url: "https://aidr.today/66213f22?lang=vi"
title: "Google công bố EmbeddingGemma 2 vượt trội hơn các embedding model đối thủ gấp đôi kích thước"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-06T19:47:27.000Z"
category: "Data"
topics: ["google","open-source","data-engineering"]
source_urls: ["https://the-decoder.com/google-claims-embeddinggemma-2-outperforms-rival-embedding-models-twice-its-size/","https://deepmind.google/blog/embeddinggemma-2-an-open-lightweight-multimodal-embedding-model/","https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/","https://simonwillison.net/2026/Oct/6/hn-49983751/","https://news.ycombinator.com/item?id=49980487"]
summary: "Google phát hành EmbeddingGemma 2, một mô hình mở có 740 triệu tham số có khả năng chuyển đổi văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã nguồn thành các vector. Mô hình này chạy trực tiếp trên thiết bị, chỉ cần khoảng 191 MB RAM và vượt trội hơn một số mô hình cạnh tranh có kích thước gấp đôi, theo Google. Khi kết hợp cùng một mô hình mở nhỏ như Gemma 4, nó có thể chạy các ứng dụng RAG ngoại tuyến mà không cần gửi dữ liệu đến máy chủ bên ngoài. Bài viết Google công bố EmbeddingGemma 2 vượt trội hơn các embedding model đối thủ gấp đôi kích thước xuất hiện đầu tiên trên The Decoder."
---

# Google công bố EmbeddingGemma 2 vượt trội hơn các embedding model đối thủ gấp đôi kích thước

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/66213f22?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-06T19:47:27.000Z
**Category:** Data
**Topics:** google, open\-source, data\-engineering

## Summary

Google phát hành EmbeddingGemma 2, một mô hình mở có 740 triệu tham số có khả năng chuyển đổi văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã nguồn thành các vector\. Mô hình này chạy trực tiếp trên thiết bị, chỉ cần khoảng 191 MB RAM và vượt trội hơn một số mô hình cạnh tranh có kích thước gấp đôi, theo Google\. Khi kết hợp cùng một mô hình mở nhỏ như Gemma 4, nó có thể chạy các ứng dụng RAG ngoại tuyến mà không cần gửi dữ liệu đến máy chủ bên ngoài\. Bài viết Google công bố EmbeddingGemma 2 vượt trội hơn các embedding model đối thủ gấp đôi kích thước xuất hiện đầu tiên trên The Decoder\.

## Sources

- [Story source](<https://the-decoder.com/google-claims-embeddinggemma-2-outperforms-rival-embedding-models-twice-its-size/>)
- [Story source](<https://deepmind.google/blog/embeddinggemma-2-an-open-lightweight-multimodal-embedding-model/>)
- [Story source](<https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/>)
- [Story source](<https://simonwillison.net/2026/Oct/6/hn-49983751/>)
- [Discussion](<https://news.ycombinator.com/item?id=49980487>)