Экспериментальный гибридный инференс и новые модели Gemini для Android

Если вы разработчик Android и хотите внедрить в свое приложение инновационные ИИ-функции, обратите внимание на следующие обновления:

• Гибридный вывод – новый API для Firebase AI Logic, позволяющий использовать вывод как на устройстве, так и в облаке.
• Поддержка новых моделей Gemini, включая последние модели Nano Banana для генерации изображений.

Приступим!

Эксперименты с гибридным выводом

С помощью нового Firebase API для гибридного инференса мы реализовали простой подход к прокладке маршрута на основе правил в качестве начального решения, позволяющего использовать инференс как на устройстве, так и в облаке через единый API. В будущем мы планируем добавить более сложные возможности маршрутизации.

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

Чтобы использовать его, добавьте в 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")
}

Во время инициализации вы создаете экземпляр GenerativeModel и настраиваете его с определенными режимами инференса, такими как PREFER_ON_DEVICE (переключается на облако, если Gemini Nano недоступен на устройстве) или PREFER_IN_CLOUD (переключается на инференс на устройстве, если оно офлайн):

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)

Firebase API для гибридного инференса на Android пока находится на стадии эксперимента. Мы рекомендуем попробовать его в своем приложении, особенно если вы уже используете Firebase AI Logic.

В настоящее время модели на устройстве специализируются на однократной генерации текста на основе текстовых или одиночных растровых изображений. Подробную информацию вы найдете в разделе Ограничения.

Мы только что опубликовали в каталоге примеров ИИ новый пример, в котором используется Firebase API для гибридного вывода. Он демонстрирует, как с помощью Firebase API для гибридного вывода можно создать отзыв на основе нескольких выбранных тем, а затем перевести его на разные языки. Посмотрите код, чтобы увидеть, как это работает.

Пример гибридного вывода в действии

Попробуйте новые модели

В рамках новых моделей Gemini мы выпустили две модели, которые особенно полезны для разработчиков Android и легко интегрируются в ваше приложение через Firebase AI Logic SDK.

Nano Banana
В прошлом году мы выпустили Nano Banana – передовую модель для создания изображений. А несколько недель назад мы выпустили пару новых моделей Nana Banana.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) предназначена для профессионального создания объектов и может генерировать текст высокого качества, даже с использованием определенного шрифта или имитации разных типов почерка.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) – высокоэффективный аналог Nano Banana Pro. Она оптимизирована для быстрой работы и обработки больших объемов данных. Его можно использовать для самых разных целей (инфографика, виртуальные стикеры, контекстные иллюстрации и т. д.).  

Новые модели Nano Banana используют знания о реальном мире и глубокие возможности рассуждения, чтобы генерировать точные и детализированные изображения.

Мы обновили пример Magic Selfie (используйте генерацию изображений, чтобы изменить фон вашего селфи!), чтобы использовать Nano Banana 2. Теперь сегментация фона выполняется непосредственно моделью генерации изображений, что упрощает реализацию и позволяет Nano Banana 2 улучшить возможности генерации изображений. Посмотрите, как это работает.

Вы можете использовать его через Firebase AI Logic SDK. Подробную информацию можно найти в документации для Android.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Мы также выпустили Gemini 3.1 Flash-Lite – новую версию модели из семейства Gemini Flash-Lite. Модели Gemini Flash-Lite особенно популярны среди разработчиков Android благодаря хорошему соотношению качества и задержки, а также низкой стоимости логического вывода. Разработчики Android используют ее для разных целей, например для перевода сообщений в приложении или создания рецепта по фотографии блюда.  

Gemini 3.1 Flash-Lite, которая сейчас находится на этапе предварительной версии, позволит решать более сложные задачи с задержкой, сравнимой с Gemini 2.5 Flash-Lite.

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

Заключение

Посмотрите пример гибридной модели в нашем каталоге, чтобы увидеть эти возможности в действии и понять преимущества маршрутизации между локальным и облачным выводом. Также рекомендуем ознакомиться с документацией, чтобы протестировать новые модели Gemini.