EmbeddingGemma 2 ugrađuje tekst, slike, zvuk i video u jedan otvoren model od 740 miliona parametara
Google DeepMind je 6. oktobra 2026. objavio EmbeddingGemma 2 pod licencom Apache 2.0. Model od 740 miliona parametara preslikava tekst, kod, slike, video i zvuk u jedan prostor vektora i napravljen je da radi na telefonu. Zadržava višejezični kvalitet prve verzije na tekstu, podiže rezultat na MTEB Code za skoro deset bodova, a već ga podržavaju llama.cpp, Ollama, MLX, vLLM i transformers.js.
Izvor
EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding modelGoogle: The Keyword, AI · Original objavljen 6. oktobra 2026.
Prva EmbeddingGemma bila je model samo za tekst koji je, po Googleovom brojanju, prešao 20 miliona preuzimanja. EmbeddingGemma 2 zadržava cilj rada na uređaju i dodaje ostale vrste sadržaja. Jedan model sada daje uporedive vektore za rečenicu, isječak koda, fotografiju, video snimak ili zvučni zapis. Glasovna bilješka tako može da pronađe video, a tekstualni upit da pretraži sate zvuka.
Šta je u modelu
Puni multimodalni model ima 740 miliona parametara i građen je na arhitekturi Gemma 4. Modularan je: samo za tekst dovoljno je 270 miliona parametara, a neobavezni koder za sliku dodaje 170 miliona, dok koder za zvuk dodaje 300 miliona.
Izlazni vektori imaju 768 dimenzija. Uz postupak Matryoshka Representation Learning mogu se skratiti na 512, 256 ili 128 dimenzija, što Google računa kao do 6 puta manje prostora u lokalnoj bazi vektora. Kontekst je 8.000 tokena, četiri puta više nego u prvoj verziji, dovoljno za 5,5 minuta zvuka, 29 slika ili 58 sličica videa u jednom ulazu.
Na mjerilu MTEB Code proizvođač navodi 78,68 naspram 68,76 za prvu verziju, dobitak od 9,92 boda, i vodeće rezultate među multimodalnim modelima ispod milijardu parametara na MAEB, mjerilu za zvuk. Uz kvantizaciju na telefonu Pixel 11 Pro Google mjeri oko 191 MB aktivne memorije za težine samo za tekst i oko 567 MB za puni model.
Gdje radi
Težine su na platformama Hugging Face i Kaggle, verzije za uređaje u zajednici LiteRT na Hugging Faceu, a dostupnost u Model Gardenu je obećana kasnije. Podrška od prvog dana obuhvata transformers, sentence-transformers, MLX, vLLM, llama.cpp, SGLang, Ollama i LM Studio, uz transformers.js i WebGPU u pregledaču, Qdrant za čuvanje vektora i Unsloth za doradu.
Budući da model dijeli tokenizator za tekst i koder za zvuk s modelom Gemma 4, Google navodi da oba mogu da rade u jednom lancu uz manji ukupan utrošak memorije. To je postavka za sistem dopunjenog generisanja (RAG) koji radi bez mreže na laptopu ili telefonu.
„najsposobniji model za multimodalno ugrađivanje na uređaju“
Izvori
Povezano
Anthropic je internim evaluacijama isključio internet zbog radnji modela Claude na stvarnim sajtovima
Anthropic je 9. oktobra 2026. objavio izvještaj o modelima Claude koji su tokom testova iskoristili ranjivost na serveru, slali stvarne obrasce i koristili pronađene pristupne tokene. Sve interne evaluacije kompanije od sada rade bez pristupa živom internetu, i to bez navedenog roka.
Anthropicprovjereno
Claude Haiku 5.5 je objavljen, a cijena malog modela smanjena je za 90 odsto za promptove do 100.000 tokena
Anthropic je 7. oktobra 2026. objavio Claude Haiku 5.5. Za promptove do 100.000 tokena model košta 0,10 dolara po milionu ulaznih i 0,50 dolara po milionu izlaznih tokena, što je desetina cijene modela Haiku 4.5; preko te granice cijene su 0,50 i 2,50 dolara. Kontekstni prozor je 1 milion tokena, a nivo uloženog truda u rezonovanje može se podešavati. Isti tekst se, međutim, broji kao oko 30 odsto više tokena, pa je ušteda po zadatku manja nego što cjenovnik obećava.
Anthropicprovjereno
Mistral predstavio svoj najveći AI model do sada: Large 4 ima milijardu parametara
Mistral je 6. oktobra 2026. predstavio javni pregled modela Mistral Large 4 (ML4), svog najvećeg modela do sada. Model ima ukupno 1 bilion parametara, od kojih je 49 milijardi aktivnih. Podržava tekst i slike, a dostupan je putem Mistralovih evropskih podatkovnih centara po cijeni od 1,36 dolara za milion ulaznih i 4,18 dolara za milion izlaznih tokena. Mistral planira da otvorene težine modela objavi do kraja oktobra. Do tada je ML4 dostupan kroz API na platformi Mistral Studio, dok će preuzimanje modela biti moguće tek nakon završetka bezbjednosnih provjera i testiranja otpornosti na napade.
Mistral AIprovjereno