Если вы — разработчик Android-приложений, стремящийся внедрить в них инновационные функции искусственного интеллекта, мы недавно выпустили новые мощные обновления:

• Гибридный вывод — новый API для Firebase AI Logic, позволяющий использовать как вывод данных на устройстве, так и облачные вычисления.
• Поддержка новых моделей Gemini, включая новейшие модели Nano Banana, для генерации изображений.

Давайте начнём!

Эксперимент с гибридным выводом

С помощью нового API Firebase для гибридного вывода мы реализовали простой подход к маршрутизации на основе правил в качестве первоначального решения, позволяющего использовать как вывод данных на устройстве, так и в облаке через единый API. В будущем мы планируем предоставить более сложные возможности маршрутизации.

Это позволяет вашему приложению динамически переключаться между локально работающей на устройстве Gemini Nano и облачными моделями Gemini. Для выполнения на устройстве используется API Prompt из ML Kit. Облачный вывод поддерживает все модели Gemini из Firebase AI Logic как в Vertex AI, так и в Developer API.

Для его использования добавьте в ваше приложение зависимости firebase-ai-ondevice вместе с Firebase AI Logic:

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

В процессе инициализации вы создаете экземпляр GenerativeModel и настраиваете его с помощью определенных режимов вывода, таких как PREFER_ON_DEVICE (переключается на облако, если Gemini Nano недоступен на устройстве) или PREFER_IN_CLOUD (переключается на вывод с устройства, если устройство находится в автономном режиме):

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 для гибридного вывода в Android пока находится в экспериментальной стадии, и мы рекомендуем вам попробовать его в своем приложении, особенно если вы уже используете Firebase AI Logic.

В настоящее время модели, встроенные в устройство, специализируются на генерации текста за один оборот на основе текстовых данных или одного растрового изображения. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с ограничениями .

Мы только что опубликовали новый пример в каталоге примеров ИИ, использующий API Firebase для гибридного вывода. Он демонстрирует, как API Firebase для гибридного вывода может быть использован для генерации обзора на основе нескольких выбранных тем, а затем переведен на различные языки. Посмотрите код, чтобы увидеть это в действии!

Новый гибридный пример вывода в действии

Попробуйте наши новые модели

В рамках новой линейки Gemini мы выпустили две модели, особенно полезные для разработчиков Android и легко интегрируемые в ваше приложение с помощью Firebase AI Logic SDK.

Нано-банан
В прошлом году мы выпустили Nano Banana, передовую модель для генерации изображений. А несколько недель назад мы выпустили пару новых моделей Nano Banana.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) разработан для профессионального создания графических ресурсов и позволяет отображать текст высокой точности, даже с использованием определенного шрифта или имитируя различные типы почерка.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) — это высокоэффективный аналог Nano Banana Pro. Он оптимизирован для быстрой обработки больших объемов данных и может использоваться в самых разных целях (инфографика, виртуальные стикеры, контекстные иллюстрации и т. д.).  

Новые модели Nano Banana используют знания из реального мира и возможности глубокого логического мышления для создания точных и детализированных изображений.

Мы обновили наш пример Magic Selfie (используйте генерацию изображений для изменения фона вашего селфи!), чтобы он работал с Nano Banana 2. Сегментация фона теперь обрабатывается непосредственно моделью генерации изображений, что упрощает реализацию и позволяет в полной мере оценить улучшенные возможности генерации изображений Nano Banana 2. Посмотреть, как это работает, можно здесь .

Его можно использовать через Firebase AI Logic SDK. Подробнее об этом можно прочитать в документации для Android .

Фонарик Gemini 3.1

Мы также выпустили Gemini 3.1 Flash-Lite , новую версию семейства Gemini Flash-Lite. Модели Gemini Flash-Lite особенно популярны среди разработчиков Android благодаря хорошему соотношению качества и задержки, а также низкой стоимости обработки данных. Разработчики Android используют их для различных задач, таких как перевод сообщений в приложениях или генерация рецепта по изображению блюда.

Gemini 3.1 Flash-Lite, в настоящее время находящаяся в стадии предварительного просмотра, позволит реализовать более сложные сценарии использования с задержкой, сопоставимой с Gemini 2.5 Flash-Lite.

Чтобы узнать больше об этой модели, ознакомьтесь с документацией Firebase .

Заключение

Сейчас самое время изучить новый пример Hybrid в нашем каталоге, чтобы увидеть эти возможности в действии и понять преимущества маршрутизации между данными, полученными на устройстве, и данными из облака. Мы также рекомендуем вам ознакомиться с нашей документацией, чтобы протестировать новые модели Gemini.