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重要なのは、retrieval stackがtext-only searchからmultimodal memoryへ移っている点だ。Google AI StudioはGemini Embedding 2がGAとなり、text、image、video、audio、documentsの5入力を1つのmodel pathで扱うと示した。

Google Cloud Techは2026年4月10日、BigQuery の autonomous embedding generation preview を紹介した。BigQuery は source text の変更に合わせて embedding column を自動更新し、そのまま vector index と AI.SEARCH の流れにつなげられる。

Show HNでSentrySearchが注目されたのは、Gemini Embedding 2のネイティブなvideo embeddingを実用的な意味検索CLIとクリップ抽出に落とし込んだからだ。

Google AI Studioは2026-03-12のX投稿でGemini Embedding 2を紹介し、Googleの2026-03-10ブログ記事はこのmodelがtext、images、video、audio、documentsを単一のembedding spaceへ写像すると説明している。GoogleはGemini APIとVertex AIでpublic preview提供中で、multimodal retrievalとclassificationを主な用途に挙げている。

Google DeepMindはXで、Gemini Embedding 2をGemini APIとVertex AIでpreview提供すると発表した。Gemini architectureベース初のfully multimodal embedding modelとして、text・image・video・audio・documentsを横断するretrieval基盤を狙う。

Googleは2026年3月10日、Gemini Embedding 2をpublic previewで公開した。会社はこのmodelがtext、image、PDFのようなmixed multimodal documentを1つのembedding spaceで扱い、benchmark scoreを68.32と53.3まで高めつつ価格とvector dimensionsは維持すると説明している。

GoogleはGemini APIとVertex AIでGemini Embedding 2のプレビュー提供を開始した。text、image、video、audio、documentを1つのembedding spaceに配置する、同社初のネイティブなマルチモーダル embedding システムだ。

Perplexityは自社APIスタックが、agent orchestration、リアルタイムsearch、embeddings、今後のsandboxまで含む単一プラットフォームになったと述べた。複数ベンダーを自前で束ねる負担を、より多くPerplexity側へ寄せる構成だ。

Perplexityは2026-02-26のX投稿で`pplx-embed-v1`と`pplx-embed-context-v1`の提供開始を発表した。0.6B/4B構成、INT8/Binary出力、retrieval特化のベンチマーク主張が中心だ。