Google: Neues Modell EmbeddingGemma 2 bringt lokale Suche und neue Mac-App Foresight

Google DeepMind hat mit EmbeddingGemma 2 ein neues, kompaktes Open-Weight-Modell vorgestellt. Das Modell mit 740 Millionen Parametern ist darauf ausgelegt, Text, Bilder, Videoframes und Audio direkt auf Endgeräten in einen gemeinsamen Vektorraum zu überführen.

Bisher mussten Entwickler für multimodale lokale Suchen oft mehrere Modelle für Bildbeschreibung, Spracherkennung und Text-Embeddings hintereinanderschalten. EmbeddingGemma 2 fasst das zusammen. Durch modulare Encoder belegt das reine Textmodell laut Google rund 191 MB Arbeitsspeicher, während das vollständige multimodale Modell etwa 567 MB RAM beansprucht. Das erlaubt eine rein lokale, datenschutzfreundliche Verarbeitung ohne Cloud-Anbindung und extrem niedrige Latenzzeiten.

Google AI Edge Foresight: Lokaler Meeting-Assistent für den Mac

Passend zum neuen Modell schickt Google eine experimentelle Anwendung für macOS ins Rennen: Google AI Edge Foresight. Interessant fand ich, dass man das so beiläufig nur erwähnt. Die App fungiert als lokaler Begleiter für Besprechungen und läuft plattformunabhängig mit jedem Konferenz-Tool, da sie direkt auf Systemaudio und Mikrofon zugreift. Dank der lokalen Ausführung arbeitet die Software komplett offline, Daten verlassen den Mac nicht und es fallen keine Abo-Kosten an. Frech aber: Die App legt sich ungefragt in den Autostart. Nett: Ihr könnt da aber auch Dokumente importieren und Fragen stellen, funktionierte aber alles so mittel.

Unter der Haube kombiniert Foresight das neue EmbeddingGemma 2 mit Gemma-4-Modellen. Daraus ergeben sich folgende Kernfunktionen:

* Automatische Notiz-Erweiterung: Eigene, kurze Notizen werden während eines Meetings live mit Details aus dem laufenden Gesprächstranskript angereichert.
* Kontextuelle Wissenssuche: Das Tool durchsucht private Dokumente, Notizen, Transkripte und Bilder über natürliche Spracheingaben direkt auf dem Rechner.
* Live-Hilfe: Fragen, die während einer Besprechung aufkommen, können währenddessen über die eigene lokale Wissensbasis beantwortet werden.

Die Mac-App steht ab sofort zum Ausprobieren bereit. Entwickler finden vorgefertigte Modell-Bundles auf Hugging Face, während Google die Schnittstellen in den kommenden Wochen auch tiefer in ML Kit für Android und MediaPipe Tasks integrieren will.

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