Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，740M 参数，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
#开源/仓库
Google DeepMind精选AI 评分6262
Latent Space精选AI 评分7878 Reflection 发布 Beam：501B 总参数 23B 激活的美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体和科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
推荐理由：Reflection 从 stealth 状态发布 501B 总参数开源权重模型，并给出预训练与 RL 的算力规模，可对照同期中美开源模型的位置。
已经到底了