Google EmbeddingGemma 2’yi Tanıttı: İnternetsiz Çalışan Çok Modlu Yapay Zekâ

Google DeepMind, 6 Ekim 2026 tarihinde cihaz üzerinde çalışmaya odaklanan EmbeddingGemma 2 modelini tanıttı. Açık ağırlıklı model, metin, kod, görüntü, video ve ses içeriklerini ortak bir sayısal temsil alanında eşleştirerek internet bağlantısı olmadan çalışan arama ve içerik bulma uygulamaları geliştirmeyi hedefliyor.

EmbeddingGemma 2 nedir?

EmbeddingGemma 2 bir sohbet robotu değil, bir embedding modeli. Yani verilen içerikleri bilgisayarın karşılaştırabileceği sayısal vektörlere dönüştürerek benzer içerikleri aramak ve eşleştirmek için kullanılıyor. Google’ın geliştirici duyurusuna göre model Gemma 4 mimarisi temelinde hazırlanmış ve 768 boyutlu ortak bir vektör alanı kullanıyor.

Örneğin bir kullanıcı sesli bir açıklamayla video arşivindeki ilgili sahneyi, metin sorgusuyla ses dosyalarındaki benzer içerikleri veya görselle ilişkili belgeleri bulabilen bir uygulama oluşturabilir. Bu özellikler geliştiricilerin kurduğu uygulamalar aracılığıyla kullanılır; modelin tek başına hazır bir ChatGPT alternatifi olduğu anlamına gelmez.

740 milyon parametre, modüler mimari

Google, modelin bütün çok modlu bileşenleri etkinleştirildiğinde 740 milyon parametre kullandığını söylüyor. Yalnızca metin ve kod görevlerinde ise 270 milyon parametreli daha hafif bir yapı kullanılabiliyor. Google’ın Pixel 11 Pro üzerinde verdiği örnek ölçümlerde metin odaklı sürüm yaklaşık 191 MB, tam çok modlu sürüm ise yaklaşık 567 MB etkin RAM gerektiriyor. Gerçek bellek ihtiyacı cihaza ve çalıştırma ayarlarına göre değişebilir.

İnternetsiz nasıl çalışıyor?

Modelin yerel olarak çalıştırılabilmesi sayesinde geliştiriciler bazı arama, sınıflandırma ve içerik eşleştirme işlemlerini buluta göndermeden gerçekleştirebiliyor. Bu, özellikle mahremiyetin önemli olduğu mobil uygulamalar ve çevrimdışı medya arşivleri için yararlı olabilir. Ancak tüm uygulamaların otomatik olarak internetsiz çalışacağı garanti değil; bu, geliştirilen yazılımın mimarisine bağlı.

Geliştiriciler nerede kullanabilir?

• Telefon üzerinde fotoğraf, video ve ses kaydı arama.
• Video içindeki ilgili anları metinle bulma.
• Farklı içerik türlerini birlikte arayan yerel belge sistemleri.
• RAG uygulamaları için yerel anlamsal arama ve veri indeksleme.
• Önceden özel eğitim yapmadan etiketlerle hızlı niyet sınıflandırma.

Lisansı ve kullanım koşulları

Google’ın geliştirici rehberine göre EmbeddingGemma 2 Apache 2.0 lisansıyla sunuluyor. MediaPipe Tasks, LiteRT ve sentence-transformers gibi araçlarla geliştirici entegrasyonları destekleniyor. Modelin açık olması, Google’ın hazır bir son kullanıcı uygulaması yayımladığı anlamına gelmiyor.

Neden önemli?

Gelişmiş yapay zekâ görevlerini telefon ve bilgisayar üzerinde gerçekleştirebilen küçük modeller, özellikle mahremiyet, gecikme ve bağlantı maliyetlerini azaltma açısından yeni uygulamalara olanak verebilir. EmbeddingGemma 2’nin hedefi her soruyu yanıtlamak değil; farklı içerik türlerinin birlikte ve hızlı aranmasını kolaylaştırmak.

Kaynaklar: Google Developers Blog, EmbeddingGemma 2: The Developer Guide (6 Ekim 2026); Google Developers Blog, Bring multimodal semantic search to the edge (6 Ekim 2026). Erişim: 13 Ekim 2026.