谷歌推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为移动设备设计。该模型拥有308百万参数，在MTEB基准测试中被评为500M以下最佳多语言文本嵌入模型。支持检索增强生成和语义搜索功能，无需联网即可在手机上运行，性能优越。
s3dev-ai
这是Google embeddinggemma-300m基础模型的各种GGUF格式量化版本，专门为高效部署和不同场景使用而优化。该模型专注于句子嵌入和相似度计算任务。
mlx-community
这是一个转换为MLX格式的文本嵌入模型，基于Google的EmbeddingGemma-300m模型转换而来，专门用于句子相似度计算和文本嵌入任务。模型采用BF16精度，适用于苹果芯片设备上的高效推理。
EmbeddingGemma-300m-8bit是基于sentence-transformers库实现的句子相似度模型，支持以MLX格式运行，专门用于计算句子嵌入和相似度。该模型从原始模型转换而来，提供高效的文本特征提取能力。
EmbeddingGemma 300M 4bit是Google开发的轻量级文本嵌入模型，专门针对MLX框架优化。该模型能够将文本转换为高质量的向量表示，适用于各种自然语言处理任务，特别是句子相似度计算和特征提取。
ggml-org
embeddinggemma-300m-qat-q8_0 GGUF 是一款基于Google embeddinggemma-300m模型的量化版本，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型经过量化优化，在保持较高精度的同时显著减小了模型大小和推理开销。
embeddinggemma-300M是一个经过量化优化的轻量级文本嵌入模型，基于Google的embeddinggemma架构，采用QAT（量化感知训练）和Q4_0量化技术，参数量为300M。该模型专门用于生成高质量的文本嵌入向量，支持句子相似度计算和特征提取等任务。
Claude本地语义代码搜索工具，使用EmbeddingGemma模型实现完全离线的多语言代码智能搜索，通过MCP协议与Claude Code集成，保护隐私且无需API密钥
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