embeddinggemma-2
Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.
NEU Apache-2.0
Läuft das auf deinem Rechner?
Was kann es?
embeddinggemma-2 verwandelt Text in mathematische Vektoren – also in Zahlenreihen, die Bedeutung beschreiben. So lassen sich Dokumente durchsuchen, sortieren oder gruppieren, ohne dass der Nutzer exakt nach den richtigen Worten suchen muss.
Stärken
Das Modell läuft lokal, ist Apache-2.0-lizenziert und damit frei nutz- und veränderbar, ohne dass Daten in eine Cloud geschickt werden müssen.
Grenzen
Als Embedding-Modell generiert es selbst keine Antworten – es ordnet nur Texte ein, und die Parameteranzahl ist auf unserer Seite noch nicht dokumentiert, was die Einschätzung von Hardware-Bedarf erschwert.
Für wen?
Praktisch für Entwickler, die ein lokales Such- oder Wiederfindungssystem für eigene Dokumente bauen wollen, ohne dabei Kosten oder Datenschutzrisiken in Kauf nehmen zu müssen.
So startest du es
Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.
GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).
Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.
ollama run hf.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUFFür alle, die lieber klicken — kostenlos.
lms get unsloth/embeddinggemma-2-GGUFNach dem Download — Maximum an Tempo.
llama-cli -m embeddinggemma-2-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-OrdnerBesonderheiten
Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC)).
Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.
Wo bekommst du es?
Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.
Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen
Größen & Quants
Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.
| Variante | Dateigröße | Speicherbedarf (grob) |
|---|---|---|
| embeddinggemma-2-Q8_0 | 0,3 GB | 2,3 GB |
| embeddinggemma-2-BF16 | 0,6 GB | 2,6 GB |
| embeddinggemma-2-F16 | 0,6 GB | 2,6 GB |
So startest du embeddinggemma-2
- Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
- Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
- Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.
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Häufige Fragen
Läuft embeddinggemma-2 auf meinem Rechner?
Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste 0,3 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.
Was kostet embeddinggemma-2?
Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.
Ähnliche Modelle: llama3.1 · deepseek-r1 · nomic-embed-text · Zurück zur Übersicht
Daten: Hugging Face API · ⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.