Qdrant 实测 EmbeddingGemma 2：内存压缩 77 倍

Google DeepMind 发布首个原生多模态端侧 embedding 开源模型 EmbeddingGemma 2，将文本、代码、图像、音频与视频统一到共享向量空间。Qdrant 团队获得早期访问权限后实测向量压缩极限：1000 万条向量从 float32 768 维的约 30GB 内存压缩到 0.4GB，压缩 77 倍情况下质量仅损失约 5%。

2026-10-07 ~ 2026-10-07 · 2 条相关

• Qdrant 实测:EmbeddingGemma 2 向量内存压缩 77 倍仅损 5% 质量 — qdrant_engine · 2026-10-07

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