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Google stellt „Gemini Embedding2“ vor: Ein natives multimodales Modell vereint semantische Räume
Google hat kürzlich sein neues natives multimodales Einbettungsmodell „Gemini Embedding2“ vorgestellt. Es kann Texte, Bilder, Videos, Audiodateien und PDF-Dokumente in einen gemeinsamen semantischen Vektorraum abbilden und wurde entwickelt, um komplexe KI-Daten-Workflows zu optimieren sowie die multimodale Suche und das Verständnis zu verbessern. Dies stellt für Google einen entscheidenden Fortschritt in der Einbettungstechnologie dar und markiert den Übergang von der einmodalen Textverarbeitung hin zu einer einheitlichen multimodalen semantischen Modellierung.
Zuvor hatte Google im Juli 2025 das Text-Einbettungsmodell „gemini-embedding-001“ vorgestellt. Es unterstützte über 100 Sprachen und erzielte Spitzenergebnisse beim mehrsprachigen Benchmark MTEB. Das neue Gemini Embedding2 baut auf der Gemini-Architektur auf, erweitert deren Anwendungsbereich jedoch erheblich. Es verarbeitet nun fünf verschiedene Modalitäten – Text, Bilder, Video, Audio und PDFs – und projiziert diese in einen einzigen Vektorraum. Dies ermöglicht direkte semantische Vergleiche zwischen verschiedenen Medientypen, ohne dass mehrere spezialisierte Modelle oder zusätzliche Verarbeitungsschritte erforderlich sind. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Anwendungen wie die semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Sentimentanalyse und Datenclustering.
Was die Eingabekapazitäten betrifft, unterstützt das neue Modell bis zu 8192 Text-Tokens, was einer Vervierfachung des bisherigen Limits von 2048 Tokens entspricht. Es kann bis zu sechs PNG- oder JPEG-Bilder pro Anfrage, Videos mit einer Länge von bis zu 120 Sekunden und PDF-Dokumente mit bis zu sechs Seiten verarbeiten. Ein bemerkenswertes Merkmal ist die native Unterstützung von Gemini Embedding2 für die Audioverarbeitung, wodurch die Umwandlung von Sprache in Text entfällt und ein potenzieller Informationsverlust durch die Transkription vermieden wird. Google führte außerdem die „Interleaved Input“-Technologie ein, die es Entwicklern ermöglicht, mehrere Modalitäten in einer Anfrage zu kombinieren – beispielsweise Bilder mit beschreibendem Text zu mischen –, um die semantischen Beziehungen zwischen ihnen besser zu erfassen.
Architektonisch setzt das Modell weiterhin auf Matryoshka Representation Learning (MRL). Diese Technik nutzt eine hierarchische Struktur, um Vektordimensionen dynamisch anzupassen. Die Standard-Einbettungsdimension beträgt 3072, wobei optionale Konfigurationen von 1536 und 768 verfügbar sind, was Entwicklern Flexibilität bietet, um die Genauigkeit der Abfrage mit der Speichereffizienz in Einklang zu bringen.
Die Benchmark-Ergebnisse von Google zeigen, dass Gemini Embedding2 bei Text-, Bild-, Video- und Sprachaufgaben eine führende Leistung erbringt. Bei der Text-Video-Suche erreicht es beispielsweise 68,8 Punkte und übertrifft damit Amazon Nova2Multimodal Embeddings (60,3) und Voyage Multimodal3.5 (55,2). Beim Text-Bild-Vergleich erreicht es einen Wert von 93,4 und liegt damit deutlich vor dem Wert von 84,0 des Amazon-Modells.
Gemini Embedding2 steht Entwicklern derzeit über die Gemini-API und Vertex AI zur Verfügung. Es lässt sich in beliebte Frameworks und Vektordatenbanken wie LangChain, LlamaIndex, Haystack, Weaviate, Qdrant, ChromaDB und Vector Search integrieren. Um Entwicklern den Einstieg zu erleichtern, stellt Google interaktive Colab-Notebooks und leichtgewichtige Demonstrationen der multimodalen semantischen Suche bereit.
Der Wettbewerb im Bereich der multimodalen Einbettung spitzt sich zu. Insbesondere veröffentlichte die KI-Suchmaschine Perplexity Ende Februar dieses Jahres ihre Open-Source-Einbettungsmodelle pplx-embed-v1 und pplx-embed-context-v1.
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