Mô hình suy luận kết hợp thử nghiệm và mô hình Gemini mới cho Android

Nếu bạn là nhà phát triển Android đang tìm cách triển khai các tính năng AI mới lạ vào ứng dụng của mình, thì gần đây chúng tôi đã ra mắt các bản cập nhật mới mạnh mẽ:

• Mô hình suy luận kết hợp, một API mới cho Firebase AI Logic để tận dụng cả mô hình suy luận trên thiết bị và trên Cloud,
• Hỗ trợ các mô hình Gemini mới, bao gồm cả các mô hình Nano Banana mới nhất để tạo hình ảnh.

Hãy bắt đầu!

Thử nghiệm mô hình suy luận kết hợp

Với API Firebase mới cho mô hình suy luận kết hợp, chúng tôi đã triển khai một phương pháp định tuyến đơn giản dựa trên quy tắc làm giải pháp ban đầu để cho phép bạn sử dụng cả mô hình suy luận trên thiết bị và trên đám mây thông qua một API hợp nhất. Chúng tôi dự định sẽ cung cấp các tính năng định tuyến phức tạp hơn trong tương lai.

API này cho phép ứng dụng của bạn chuyển đổi linh hoạt giữa mô hình Gemini Nano chạy cục bộ trên thiết bị và các mô hình Gemini được lưu trữ trên đám mây. Việc thực thi trên thiết bị sử dụng Prompt API của ML Kit. Mô hình suy luận trên đám mây hỗ trợ tất cả các mô hình Gemini từ Firebase AI Logic trong cả Vertex AI và Developer API.

Để sử dụng, hãy thêm các phần phụ thuộc firebase-ai-ondevice vào ứng dụng của bạn cùng với Firebase AI Logic:

dependencies {
 [...] 
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.10.1")
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai-ondevice:16.0.0-beta01")
}

Trong quá trình khởi chạy, bạn tạo một thực thể GenerativeModel và định cấu hình thực thể đó bằng các chế độ suy luận cụ thể, chẳng hạn như PREFER_ON_DEVICE (dự phòng cho đám mây nếu Gemini Nano không có trên thiết bị) hoặc PREFER_IN_CLOUD (dự phòng cho mô hình suy luận trên thiết bị nếu ngoại tuyến):

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        modelName = "gemini-3.1-flash-lite",
        onDeviceConfig = OnDeviceConfig(
           mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE
        )
    )

val response = model.generateContent(prompt)

API Firebase cho mô hình suy luận kết hợp dành cho Android vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm. Bạn nên dùng thử API này trong ứng dụng của mình, đặc biệt là nếu bạn đã sử dụng Firebase AI Logic.

Hiện tại, các mô hình trên thiết bị được thiết kế riêng cho việc tạo văn bản một lượt dựa trên văn bản hoặc hình ảnh Bitmap đầu vào. Hãy xem các giới hạn để biết thêm thông tin.

Chúng tôi vừa xuất bản một mẫu mới trong Danh mục mẫu AI tận dụng API Firebase cho mô hình kết hợp. Mẫu này minh hoạ cách sử dụng API Firebase cho mô hình suy luận kết hợp để tạo bài đánh giá dựa trên một vài chủ đề đã chọn, sau đó dịch bài đánh giá đó sang nhiều ngôn ngữ. Hãy xem mã để thấy mẫu này hoạt động!

Mẫu suy luận kết hợp mới đang hoạt động

Dùng thử các mô hình mới của chúng tôi

Trong các mô hình Gemini mới, chúng tôi đã phát hành 2 mô hình đặc biệt hữu ích cho nhà phát triển Android và dễ dàng tích hợp vào ứng dụng của bạn thông qua SDK Firebase AI Logic.

Nano Banana
Năm ngoái, chúng tôi đã phát hành Nano Banana, một mô hình tạo hình ảnh tiên tiến. Và vài tuần trước, chúng tôi đã phát hành một vài mô hình Nana Banana mới.

_Nano Banana Pro (Hình ảnh Gemini 3 Pro)_ được thiết kế để sản xuất tài sản chuyên nghiệp và có thể hiển thị văn bản có độ trung thực cao, ngay cả ở một phông chữ cụ thể hoặc mô phỏng nhiều kiểu chữ viết tay.

_Nano Banana 2 (Hình ảnh Gemini 3.1 Flash)_ là mô hình tương đương có hiệu suất cao với Nano Banana Pro. Mô hình này được tối ưu hoá cho tốc độ và các trường hợp sử dụng có khối lượng lớn. Bạn có thể sử dụng mô hình này cho nhiều trường hợp sử dụng (ảnh thông tin, nhãn dán ảo, hình minh hoạ theo ngữ cảnh, v.v.).  

Các mô hình Nano Banana mới tận dụng kiến thức thực tế và khả năng suy luận sâu sắc để tạo ra hình ảnh chính xác và chi tiết.

Chúng tôi đã cập nhật mẫu Magic Selfie (sử dụng tính năng tạo hình ảnh để thay đổi nền của ảnh chân dung tự chụp!) để sử dụng Nano Banana 2. Tính năng phân đoạn nền hiện được xử lý trực tiếp bằng mô hình tạo hình ảnh, giúp việc triển khai dễ dàng hơn và cho phép các tính năng tạo hình ảnh cải tiến của Nano Banana 2 phát huy hiệu quả. Xem mẫu này hoạt động tại đây.

Bạn có thể sử dụng mẫu này thông qua SDK Firebase AI Logic. Đọc thêm về mẫu này trong tài liệu Android.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Chúng tôi cũng đã phát hành Gemini 3.1 Flash-Lite, một phiên bản mới của dòng Gemini Flash-Lite. Các mô hình Gemini Flash-Lite được nhà phát triển Android đặc biệt ưa chuộng vì tỷ lệ chất lượng/độ trễ tốt và chi phí suy luận thấp. Nhà phát triển Android đã sử dụng mô hình này cho nhiều trường hợp sử dụng, chẳng hạn như dịch tin nhắn trong ứng dụng hoặc tạo công thức nấu ăn từ hình ảnh của một món ăn.

Gemini 3.1 Flash-Lite (hiện ở bản xem trước) sẽ cho phép các trường hợp sử dụng nâng cao hơn với độ trễ tương đương với Gemini 2.5 Flash-Lite.

Để tìm hiểu thêm về mô hình này, hãy xem tài liệu Firebase.

Lời kết

Đây là thời điểm tuyệt vời để khám phá mẫu Hybrid mới trong danh mục của chúng tôi nhằm xem các tính năng này hoạt động và hiểu được lợi ích của việc định tuyến giữa mô hình suy luận trên thiết bị và trên đám mây. Bạn cũng nên xem tài liệu của chúng tôi để thử nghiệm các mô hình Gemini mới.