استدلال مختلط تجريبي ونماذج Gemini جديدة لنظام Android

إذا كنت من مطوّري تطبيقات Android الذين يتطلّعون إلى دمج ميزات مبتكرة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم، أطلقنا مؤخرًا تحديثات جديدة وفعّالة:

• الاستنتاج المختلط، وهو واجهة برمجة تطبيقات جديدة في Firebase AI Logic للاستفادة من الاستنتاج على الجهاز والاستنتاج على السحابة الإلكترونية
• إتاحة نماذج Gemini الجديدة، بما في ذلك أحدث نماذج Nano Banana لإنشاء الصور

سندخل مباشرةً في صلب الموضوع.

تجربة الاستدلال المختلط

من خلال Firebase API الجديد للاستدلال المختلط، نفّذنا أسلوب توجيه بسيطًا يستند إلى القواعد كحلّ أولي يتيح لك استخدام الاستدلال على الجهاز فقط والاستدلال على السحابة الإلكترونية من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحّدة. ونخطّط لتوفير إمكانات توجيه أكثر تطورًا في المستقبل.

يسمح تطبيقك بالتبديل ديناميكيًا بين Gemini Nano الذي يعمل محليًا على الجهاز ونماذج Gemini المستضافة على السحابة الإلكترونية. يستخدم التنفيذ على الجهاز فقط واجهة برمجة التطبيقات Prompt API في حزمة تعلّم الآلة. تتيح الاستنتاج على السحابة الإلكترونية استخدام جميع نماذج Gemini من Firebase AI Logic في كلّ من Vertex AI وDeveloper API.

لاستخدامها، أضِف تبعيات firebase-ai-ondevice إلى تطبيقك مع Firebase AI Logic:

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

أثناء عملية التهيئة، يمكنك إنشاء مثيل GenerativeModel وإعداده باستخدام أوضاع استنتاج معيّنة، مثل PREFER_ON_DEVICE (يتم الرجوع إلى السحابة الإلكترونية إذا لم يكن Gemini Nano متاحًا على الجهاز) أو PREFER_IN_CLOUD (يتم الرجوع إلى الاستنتاج على الجهاز فقط إذا كان الجهاز غير متصل بالإنترنت):

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)

لا تزال واجهة برمجة التطبيقات (API) من Firebase للاستدلال المختلط على Android تجريبية، وننصحك بتجربتها في تطبيقك، خاصةً إذا كنت تستخدم حاليًا Firebase AI Logic. 

في الوقت الحالي، تتخصّص النماذج على الجهاز فقط في إنشاء النصوص في محادثة واحدة استنادًا إلى نصوص أو صور نقطية واحدة. راجِع القيود لمزيد من التفاصيل.

لقد نشرنا للتو نموذجًا جديدًا في "كتالوج نماذج الذكاء الاصطناعي" يستفيد من واجهة برمجة التطبيقات Firebase API for hybrid، ويوضّح كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات Firebase API for hybrid inference لإنشاء مراجعة استنادًا إلى بعض المواضيع المحدّدة ثم ترجمتها إلى لغات مختلفة. اطّلِع على الرمز البرمجي لرؤية هذا الإجراء.

مثال على الاستدلال المختلط الجديد أثناء العمل 

تجربة نماذجنا الجديدة

في إطار نماذج Gemini الجديدة، أطلقنا نموذجين مفيدَين بشكل خاص لمطوّري تطبيقات Android، ويمكن دمجهما بسهولة في تطبيقك من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic.

Nano Banana
في العام الماضي، أطلقنا Nano Banana، وهو نموذج متطوّر لإنشاء الصور. وقبل بضعة أسابيع، أطلقنا تصميمَين جديدَين من Nana Banana.

تم تصميم Nano Banana Pro (صورة Gemini 3 Pro) لإنتاج مواد عرض احترافية، ويمكنه عرض نص عالي الدقة، حتى باستخدام خط معيّن أو محاكاة أنواع مختلفة من الكتابة اليدوية.

‫Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) هي النسخة عالية الكفاءة من Nano Banana Pro. تم تحسينه ليكون سريعًا ومناسبًا لحالات الاستخدام التي تتطلّب معالجة كميات كبيرة من البيانات. يمكن استخدامها في مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام (الرسوم البيانية، والملصقات الافتراضية، والرسوم التوضيحية السياقية، وما إلى ذلك).  

تستفيد نماذج Nano Banana الجديدة من المعرفة الواقعية وقدرات الاستدلال العميق لإنشاء صور دقيقة ومفصّلة.

عدّلنا عيّنة "صورة سيلفي سحرية" (استخدِم ميزة إنشاء الصور لتغيير خلفية صورة السيلفي) لتستفيد من Nano Banana 2. تتم الآن معالجة تقسيم الخلفية مباشرةً باستخدام نموذج إنشاء الصور، ما يسهّل عملية التنفيذ ويسمح لنموذج Nano Banana 2 بإظهار إمكاناته المحسَّنة في إنشاء الصور. يمكنك الاطّلاع على طريقة عملها هنا.

يمكنك استخدامها من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic. يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول هذا الموضوع في مستندات Android.

‫Gemini 3.1 Flash-Lite

أصدرنا أيضًا Gemini 3.1 Flash-Lite، وهو إصدار جديد من مجموعة Gemini Flash-Lite. لقد فضّل مطوّرو تطبيقات Android نماذج Gemini Flash-Lite بشكل خاص بسبب نسبة الجودة إلى وقت الاستجابة الجيدة وتكلفة الاستدلال المنخفضة. وقد استخدمها مطوّرو تطبيقات Android في العديد من حالات الاستخدام، مثل ترجمة الرسائل داخل التطبيق أو إنشاء وصفة من صورة طبق.  

سيوفّر نموذج Gemini 3.1 Flash-Lite، المتوفّر حاليًا في إصدار تجريبي، المزيد من حالات الاستخدام المتقدّمة مع وقت استجابة مماثل لنموذج Gemini 2.5 Flash-Lite.

لمزيد من المعلومات عن هذا النموذج، يمكنك مراجعة مستندات Firebase.

الخاتمة

هذه فرصة رائعة لاستكشاف نموذج Hybrid الجديد في الكتالوج الخاص بنا والاطّلاع على هذه الإمكانات عمليًا وفهم مزايا التوجيه بين الاستدلال على الجهاز فقط والاستدلال على السحابة الإلكترونية. ننصحك أيضًا بالاطّلاع على مستنداتنا لاختبار نماذج Gemini الجديدة.