谷歌正式推出 EmbeddingGemma 2，将嵌入能力从文本扩展到代码、图像、视频和音频，并统一映射到同一嵌入空间。该模型基于 Gemma 4 架构，采用 Apache 2.0 许可，总参数 7.4 亿，纯文本任务仅需 2.7 亿参数，可叠加 1.7 亿参数视觉编码器和 3 亿参数音频编码器。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把嵌入能力从文本扩展到代码、图像、视频和音频，并给出端侧量化内存占用，便于判断本地多模态检索的可行性。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是面向端侧的多模态嵌入模型，原生将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，参数量 740M。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数据，便于评估本地多模态检索的可行性。
Google 发布开源模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 7.4 亿，Google 称其是同类型中最紧凑的模型，在多模态嵌入基准上超越规模达其两倍的竞品。
推荐理由：读者可据此了解一款 740M 参数多模态嵌入模型在本地运行、离线 RAG 场景下的能力与资源占用。
作者发布 v1.0，把 374K 参数的语言模型用汇编跑在 Game Boy Color 上，并新增第二张卡带 Rei，一个会问名字并记住的对话角色。故事模型和 token 未变，编码器改为精确实现并快 150 倍，首个 token 从 6.8 秒降到 1.8 秒，速度 0.46 秒/token。
推荐理由：作者把 374K 参数模型塞进 Game Boy Color 并给出逐项实测数据，可看端侧推理的极限工程取舍。
gutsy-0.8b v0.4 发布，这是基于 Qwen3.5-0.8B 微调的本地决策模型，接收文本或 JSON 状态与是非、选择、打分三类问题，返回每个选项的概率，不做文本生成、不联网、无按次调用成本。
推荐理由：0.8B 决策模型在 CPU 上给出校准概率，并公开了训练数据构成与各基准的弱项，便于判断这类小模型能承担哪些判断任务。
开源项目 Jeff 发布，定位为专做快速决策的小模型，基于 Qwen3.5 和 Gemma 4 微调，作为 zero-shot 分类器一次前向计算即返回每个选项的校准概率，不生成文本、无需解析。在 RTX PRO 6000 上约 22 毫秒出一次决策，并支持 Apple M4 Max（MLX）。其 0.8B 微调版本在 benchmark 上逼近 Jev。
推荐理由：开源小模型把决策任务做成零样本分类，给出延迟与基准对比，便于判断端侧快速决策的可行性。
Google DeepMind 发布多语言手语转文字模型 SL2T，首次把手语 AI 带入消费产品，在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语（ASL）转英文听写，后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由：官方给出 SL2T 的训练规模、基准分数与端侧隐私方案，可据此判断手语转文字落地的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于 E4B 与 26B MoE 之间，可在 16GB 显存或统一内存上本地运行。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存，读者可据此判断本地智能体部署的可行性。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署，并给出 Apache 2.0 许可与首日工具链支持，便于开发者判断本地推理与微调的可行路径。