跳到正文
只看模型前沿#本地部署
  1. Hugging Face Blog62

    Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型

    Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。

    推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可判断小模型做结构化决策的可行性。

  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，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门槛。

  1. Google Developers Blog76

    Google DeepMind 发布端侧多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2

    Google DeepMind 发布开放权重多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一向量空间，参数量 740M，文本权重最低约 191MB 内存，完整多模态模型在 Google Pixel 11 Pro 上约 567MB。

    推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、视频帧和音频映射到同一向量空间，并给出端侧内存与延迟数据，可据此判断本地多模态检索的落地边界。

已经到底了