구글의 네이티브 멀티모달 임베딩 모델 ‘임베딩젬마2’ 발표

구글은 2026년 10월 7일 자사의 최신 오픈 모델인 임베딩젬마2("EmbeddingGemma 2")를 공개했다고 밝혔다. 이 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 코드까지 하나의 임베딩 벡터 공간에서 동시 처리할 수 있도록 설계된 네이티브 멀티모달 임베딩 기술이다. 총 파라미터 수는 7억4000만 개이며, 젬마4("Gemma 4") 아키텍처를 기반으로 구축됐다.

온디바이스 최적화와 라이선스 정책

임베딩젬마2는 아파치 2.0 라이선스("Apache 2.0 License")를 적용해 상업적 이용에 제한이 적고, 개발자가 모바일 기기나 엣지 디바이스에서 직접 다운로드해 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 구글은 해당 모델이 온디바이스 추론 시 메모리와 전력 소모를 크게 줄일 수 있다고 설명하며, 이를 통해 오프라인에서도 고품질 멀티모달 검색 및 이해 기능을 제공할 수 있다고 밝혔다. 또한, 모델은 다양한 하드웨어 가속기와의 호환성을 고려해 설계됐다고 전했다.

리플렉션AI의 희소 MoE 오픈웨이트 모델 ‘빔’ 공개

같은 기간 리플렉션AI는 총 5010억 개의 파라미터를 보유한 오픈웨이트 인공지능 모델 빔("Beam")을 발표했다고 전했다. 빔은 희소 혼합 전문가("Mixture-of-Experts, MoE") 구조를 채택해 실제 추론 과정에서는 전체 파라미터 중 약 230억만 활성화되는 방식으로 계산 효율성을 극대화했다. 이 모델은 코딩, 논리적 추론, 자율 에이전트 작업에 특화돼 있으며, 대규모 사전학습과 강화학습을 결합해 성능을 끌어올렸다고 회사 측은 설명했다.

업계 전망과 활용 가능성

두 발표는 모두 개발자가 클라우드에 의존하지 않고 로컬 환경에서 강력한 AI 기능을 구현할 수 있다는 흐름을 보여준다고 전문가들은 평가했다. 임베딩젬마2는 멀티모달 검색·추천 애플리케이션에, 빔은 코드 생성 및 자동화 에이전트 분야에 각각 활용 가능성이 높다고 분석했다. 이와 함께 sparse MoE 방식과 초경량 멀티모달 모델이 향후 온디바이스 AI 시장에서 주요 경쟁 포인트가 될 것이라는 전망이 나오고 있다.

함께 참고한 보도: 인공지능신문 — 리플렉션AI, 5010억 파라미터 오픈웨이트 모델 ‘빔’ 공개…‘더 오래…

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출처: 인공지능신문 · 이 기사는 이노 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.