Android के लिए, एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध हाइब्रिड इन्फ़रेंस और Gemini के नए मॉडल

अगर आप Android डेवलपर हैं और अपने ऐप्लिकेशन में एआई की नई सुविधाएं जोड़ना चाहते हैं, तो हाल ही में हमने कुछ नए अपडेट लॉन्च किए हैं. ये अपडेट, आपके लिए काफ़ी मददगार साबित हो सकते हैं:

• हाइब्रिड इन्फ़रेंस, Firebase AI Logic के लिए एक नया एपीआई है. इसकी मदद से, डिवाइस पर और क्लाउड पर, दोनों जगह इन्फ़रेंस की सुविधा का फ़ायदा लिया जा सकता है,
• Gemini के नए मॉडल के लिए सहायता. इनमें इमेज जनरेट करने के लिए, Nano Banana के नए मॉडल भी शामिल हैं.

चलिए, शुरू करते हैं!

हाइब्रिड इन्फ़रेंस के साथ एक्सपेरिमेंट करना

हमने हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API के ज़रिए, नियम-आधारित राउटिंग का एक आसान तरीका लागू किया है. यह तरीका, आपको एक ही एपीआई के ज़रिए, डिवाइस पर और क्लाउड पर, दोनों जगह इन्फ़रेंस की सुविधा का इस्तेमाल करने की अनुमति देता है. हम आने वाले समय में, राउटिंग की ज़्यादा बेहतर सुविधाएं उपलब्ध कराने की योजना बना रहे हैं.

इससे आपका ऐप्लिकेशन, डिवाइस पर स्थानीय तौर पर चलने वाले Gemini Nano और क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल के बीच डाइनैमिक तरीके से स्विच कर सकता है. डिवाइस पर, ML Kit के प्रॉम्प्ट एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है. क्लाउड इन्फ़रेंस, Vertex AI और डेवलपर एपीआई, दोनों में Firebase AI Logic के सभी Gemini मॉडल के साथ काम करता है.

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

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

शुरू करने के दौरान, आपको GenerativeModel इंस्टेंस बनाना होगा. साथ ही, इसे इन्फ़रेंस के खास मोड के साथ कॉन्फ़िगर करना होगा. जैसे, PREFER_ON_DEVICE (अगर डिवाइस पर Gemini Nano उपलब्ध नहीं है, तो यह क्लाउड पर फ़ॉल बैक हो जाता है) या PREFER_IN_CLOUD (अगर ऑफ़लाइन होने पर, यह डिवाइस पर इन्फ़रेंस पर फ़ॉल बैक हो 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 आप पहले से ही Firebase AI Logic का इस्तेमाल कर रहे हैं.

फ़िलहाल, डिवाइस पर मौजूद मॉडल, टेक्स्ट या एक बिटमैप इमेज इनपुट के आधार पर, सिंगल-टर्न टेक्स्ट जनरेट करने के लिए खास तौर पर डिज़ाइन किए गए हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, सीमाएं देखें.

हमने हाल ही में, एआई सैंपल कैटलॉग में एक नया सैंपल पब्लिश किया है. इसमें हाइब्रिड के लिए Firebase API का इस्तेमाल किया गया है. इससे पता चलता है कि हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API का इस्तेमाल करके, चुने गए कुछ विषयों के आधार पर समीक्षा कैसे जनरेट की जा सकती है. इसके बाद, इसे अलग-अलग भाषाओं में कैसे अनुवाद किया जा सकता है. इसे काम करते हुए देखने के लिए, कोड देखें!

हाइब्रिड इन्फ़रेंस का नया सैंपल काम कर रहा है

हमारे नए मॉडल आज़माएं

Gemini के नए मॉडल के तौर पर, हमने दो मॉडल लॉन्च किए हैं. ये मॉडल, Android डेवलपर के लिए खास तौर पर मददगार साबित हो सकते हैं. साथ ही, इन्हें Firebase AI Logic SDK टूल की मदद से अपने ऐप्लिकेशन में आसानी से इंटिग्रेट किया जा सकता है.

Nano Banana
पिछले साल, हमने Nano Banana लॉन्च किया था. यह इमेज जनरेट करने का बेहतरीन मॉडल है. कुछ हफ़्ते पहले, हमने Nana Banana के कुछ नए मॉडल लॉन्च किए हैं.

_Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)_ को, ऐसेट के प्रोफ़ेशनल प्रोडक्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह हाई-फ़िडेलिटी टेक्स्ट रेंडर कर सकता है. यहां तक कि किसी खास फ़ॉन्ट में या अलग-अलग तरह की हैंडराइटिंग को सिम्युलेट करके भी.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) , Nano Banana Pro का हाई-एफ़िशिएंसी काउंटरपार्ट है. इसे तेज़ी से काम करने और ज़्यादा वॉल्यूम वाले इस्तेमाल के मामलों के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. इसका इस्तेमाल, अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के मामलों (इन्फ़ोग्राफ़िक, वर्चुअल स्टिकर, कॉन्टेक्चुअल इलस्ट्रेशन वगैरह) के लिए किया जा सकता है.  

Nano Banana के नए मॉडल, सटीक और ज़्यादा जानकारी वाली इमेज जनरेट करने के लिए, असल दुनिया के ज्ञान और डीप रीज़निंग की सुविधाओं का इस्तेमाल करते हैं.

हमने Magic Selfie के अपने सैंपल को अपडेट किया है. इसमें Nano Banana 2 का इस्तेमाल किया गया है. (सेल्फ़ी का बैकग्राउंड बदलने के लिए, इमेज जनरेशन का इस्तेमाल करें!). अब बैकग्राउंड सेगमेंटेशन को सीधे इमेज जनरेशन मॉडल से हैंडल किया जाता है. इससे इसे लागू करना आसान हो जाता है. साथ ही, Nano Banana 2 की इमेज जनरेशन की बेहतर सुविधाओं का फ़ायदा लिया जा सकता है. _यहां_ देखें कि यह कैसे काम करता है.

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

Gemini 3.1 Flash-Lite

हमने Gemini 3.1 Flash-Lite भी लॉन्च किया है. यह Gemini Flash-Lite फ़ैमिली का नया वर्शन है. Gemini Flash-Lite मॉडल, Android डेवलपर के बीच खास तौर पर लोकप्रिय रहे हैं. इसकी वजह है, अच्छी क्वालिटी/कम समय में जवाब देने का अनुपात और इन्फ़रेंस की कम लागत. Android डेवलपर ने इसका इस्तेमाल, अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के मामलों के लिए किया है. जैसे, इन-ऐप्लिकेशन मैसेजिंग का अनुवाद करना या किसी डिश की फ़ोटो से रेसिपी जनरेट करना.

Gemini 3.1 Flash-Lite, फ़िलहाल प्रीव्यू में उपलब्ध है. इससे, Gemini 2.5 Flash-Lite के मुकाबले कम समय में जवाब देने के साथ, ज़्यादा बेहतर इस्तेमाल के मामले उपलब्ध होंगे.

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

निष्कर्ष

हमारे कैटलॉग में, हाइब्रिड का नया सैंपल एक्सप्लोर करने का यह सही समय है. इससे आपको इन सुविधाओं को काम करते हुए देखने और डिवाइस पर और क्लाउड पर इन्फ़रेंस के बीच राउटिंग के फ़ायदों को समझने में मदद मिलेगी. हमारा सुझाव है कि Gemini के नए मॉडल की जांच करने के लिए, हमारा दस्तावेज़ देखें.