अगर आप Android डेवलपर हैं और आपको अपने ऐप्लिकेशन में एआई की नई सुविधाएं लागू करनी हैं, तो हमने हाल ही में कुछ नए अपडेट लॉन्च किए हैं:

• हाइब्रिड इन्फ़रेंस, Firebase AI Logic के लिए एक नया एपीआई है. यह डिवाइस पर और क्लाउड पर, दोनों तरह से इन्फ़रेंस का फ़ायदा पाने के लिए उपलब्ध है.
• इमेज जनरेट करने के लिए, Gemini के नए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनमें Nano Banana के नए मॉडल भी शामिल हैं.

चलिए, शुरू करते हैं!

हाइब्रिड इन्फ़रेंस के साथ एक्सपेरिमेंट करना

हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API की मदद से, हमने नियम-आधारित राउटिंग का एक आसान तरीका लागू किया है. यह शुरुआती समाधान है, ताकि एक ही एपीआई के ज़रिए उपयोगकर्ता के डिवाइस पर और क्लाउड में इन्फ़रेंस, दोनों का इस्तेमाल किया जा सके. हम आने वाले समय में, राउटिंग की ज़्यादा बेहतर सुविधाएं उपलब्ध कराने का प्लान बना रहे हैं.

इसकी मदद से, आपका ऐप्लिकेशन डिवाइस पर स्थानीय तौर पर चल रहे Gemini Nano और क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini के मॉडल के बीच डाइनैमिक तरीके से स्विच कर सकता है. उपयोगकर्ता के डिवाइस पर एक्ज़ीक्यूशन के लिए, ML Kit के Prompt API का इस्तेमाल किया जाता है. क्लाउड इन्फ़रेंस, Vertex AI और Developer API, दोनों में Firebase AI Logic के सभी Gemini मॉडल के साथ काम करता है.

इसका इस्तेमाल करने के लिए, Firebase AI Logic के साथ-साथ अपने ऐप्लिकेशन में firebase-ai-ondevice डिपेंडेंसी जोड़ें:

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

शुरुआत में, आपको एक GenerativeModel इंस्टेंस बनाना होगा. साथ ही, इसे अनुमान लगाने के खास मोड के साथ कॉन्फ़िगर करना होगा. जैसे, PREFER_ON_DEVICE (अगर उपयोगकर्ता के डिवाइस पर Gemini Nano उपलब्ध नहीं है, तो क्लाउड पर वापस आ जाता है) या PREFER_IN_CLOUD (अगर ऑफ़लाइन है, तो उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा पर वापस आ जाता है):

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)

Android के लिए हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API अब भी एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध है. हमारा सुझाव है कि आप इसे अपने ऐप्लिकेशन में आज़माएं. खास तौर पर, अगर पहले से ही Firebase AI Logic का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इसे ज़रूर आज़माएं. 

फ़िलहाल, डिवाइस पर मौजूद मॉडल, टेक्स्ट या एक बिटमैप इमेज के इनपुट के आधार पर, एक बार में टेक्स्ट जनरेट करने के लिए बनाए गए हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, सीमाएं देखें.

हमने अभी-अभी एआई सैंपल कैटलॉग में एक नया सैंपल पब्लिश किया है, जो हाइब्रिड के लिए Firebase API का इस्तेमाल करता है. इससे पता चलता है कि हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API का इस्तेमाल, चुने गए कुछ विषयों के आधार पर समीक्षा जनरेट करने के लिए कैसे किया जा सकता है. इसके बाद, इसे अलग-अलग भाषाओं में अनुवादित किया जा सकता है. इसे काम करते हुए देखने के लिए, कोड देखें!

हाइब्रिड इन्फ़रेंस का नया सैंपल 

हमारे नए मॉडल आज़माएं

Gemini के नए मॉडल के तौर पर, हमने दो मॉडल रिलीज़ किए हैं. ये मॉडल, Android डेवलपर के लिए खास तौर पर फ़ायदेमंद हैं. साथ ही, इन्हें Firebase AI Logic SDK के ज़रिए अपने ऐप्लिकेशन में आसानी से इंटिग्रेट किया जा सकता है.

Nano Banana
हमने पिछले साल, इमेज जनरेट करने वाला एक बेहतरीन मॉडल, Nano Banana लॉन्च किया था. कुछ हफ़्ते पहले, हमने Nana Banana के कुछ नए मॉडल रिलीज़ किए थे.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) को ऐसेट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह सटीक टेक्स्ट रेंडर कर सकता है. इसके लिए, किसी खास फ़ॉन्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है या अलग-अलग तरह की लिखावट का इस्तेमाल किया जा सकता है.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), Nano Banana Pro की तरह ही काम करता है. इसे तेज़ गति से काम करने और ज़्यादा डेटा इस्तेमाल करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. इसका इस्तेमाल कई तरह के कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, इन्फ़ोग्राफ़िक, वर्चुअल स्टिकर, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से इलस्ट्रेशन वगैरह.  

Nano Banana के नए मॉडल, सटीक और पूरी जानकारी वाली इमेज जनरेट करने के लिए, दुनिया के बारे में जानकारी और गहराई से विश्लेषण करने की क्षमताओं का इस्तेमाल करते हैं.

हमने Magic Selfie के सैंपल को अपडेट किया है, ताकि Nano Banana 2 का इस्तेमाल किया जा सके. Magic Selfie की मदद से, अपनी सेल्फ़ी का बैकग्राउंड बदलें! अब बैकग्राउंड सेगमेंटेशन को सीधे तौर पर इमेज जनरेट करने वाले मॉडल से मैनेज किया जाता है. इससे इसे लागू करना आसान हो जाता है. साथ ही, Nano Banana 2 की इमेज जनरेट करने की बेहतर सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसे काम करते हुए यहां देखें.

इसका इस्तेमाल Firebase AI Logic SDK टूल के ज़रिए किया जा सकता है. इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Android से जुड़े दस्तावेज़ पढ़ें.

Gemini 3.1 Flash-Lite

हमने Gemini Flash-Lite फ़ैमिली का नया वर्शन, Gemini 3.1 Flash-Lite भी लॉन्च किया है. Android डेवलपर, Gemini Flash-Lite मॉडल को खास तौर पर पसंद करते हैं. इसकी वजह यह है कि इसमें अच्छी क्वालिटी/इंतज़ार का समय रेशियो और कम अनुमान कॉस्ट होती है. Android डेवलपर इसका इस्तेमाल कई कामों के लिए करते हैं. जैसे, ऐप्लिकेशन में मैसेज का अनुवाद करना या किसी डिश की फ़ोटो से रेसिपी जनरेट करना.  

Gemini 3.1 Flash-Lite, फ़िलहाल प्रीव्यू में है. यह Gemini 2.5 Flash-Lite की तरह ही कम समय में जवाब देगा और ज़्यादा ऐडवांस मामलों में मदद करेगा.

इस मॉडल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Firebase का दस्तावेज़ पढ़ें.

निष्कर्ष

यह समय, हमारे कैटलॉग में मौजूद नए हाइब्रिड सैंपल को एक्सप्लोर करने का सबसे सही समय है. इससे आपको इन सुविधाओं को ऐक्शन में देखने और डिवाइस पर मौजूद और क्लाउड इन्फ़्रेंस के बीच रूटिंग के फ़ायदों को समझने में मदद मिलेगी. हमारा सुझाव है कि आप नए Gemini मॉडल को आज़माने के लिए, हमारे दस्तावेज़ देखें.