Android için deneysel hibrit çıkarım ve yeni Gemini modelleri

Uygulamanıza yenilikçi yapay zeka özellikleri eklemek isteyen bir Android geliştiricisiyseniz kısa süre önce kullanıma sunduğumuz güçlü yeni güncellemelerden yararlanabilirsiniz:

• Firebase AI Logic'in hem cihaz üzerinde hem de bulutta çıkarım yapabilmesini sağlayan yeni bir API olan karma çıkarım,
• Görüntü üretme için en yeni Nano Banana modelleri de dahil olmak üzere yeni Gemini modelleri desteklenir.

Hemen başlayalım.

Karma çıkarım ile denemeler yapma

Yeni karma çıkarım için Firebase API ile, hem cihaz üzerinde hem de bulut çıkarımını birleşik bir API aracılığıyla kullanmanıza olanak tanıyan ilk çözüm olarak kural tabanlı basit bir yönlendirme yaklaşımı uyguladık. Gelecekte daha gelişmiş yönlendirme özellikleri sunmayı planlıyoruz.

Bu sayede uygulamanız, cihazda yerel olarak çalışan Gemini Nano ile bulutta barındırılan Gemini modelleri arasında dinamik olarak geçiş yapabilir. Cihaz üzerinde yürütme için ML Kit'in Prompt API'si kullanılır. Bulut tabanlı çıkarım, Firebase AI Logic'teki tüm Gemini modellerini hem Vertex AI hem de Developer API'de destekler.

Bu özelliği kullanmak için Firebase AI Logic ile birlikte firebase-ai-ondevice bağımlılıklarını uygulamanıza ekleyin:

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

Başlatma sırasında bir GenerativeModel örneği oluşturur ve bunu PREFER_ON_DEVICE (Gemini Nano cihazda kullanılamıyorsa buluta geri döner) veya PREFER_IN_CLOUD (çevrimdışıysa cihaz üzerinde çıkarıma geri döner) gibi belirli çıkarım modlarıyla yapılandırırsınız:

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 için karma çıkarım Firebase API'si hâlâ deneysel aşamadadır. Özellikle Firebase AI Logic'i kullanıyorsanız bu API'yi uygulamanızda denemenizi öneririz.

Cihaz üzerinde çalışan modeller şu anda metin veya tek bir bit eşlem resim girişine dayalı tek turlu metin üretimi için özelleştirilmiştir. Daha fazla bilgi için sınırlamaları inceleyin.

Yapay Zeka Örnek Kataloğu'nda, karma için Firebase API'den yararlanan yeni bir örnek yayınladık. Bu örnekte, karma çıkarım için Firebase API'nin, seçilen birkaç konuya göre yorum oluşturmak ve ardından bu yorumu çeşitli dillere çevirmek için nasıl kullanılabileceği gösteriliyor. Nasıl çalıştığını görmek için koda göz atın.

Yeni karma çıkarım örneği iş başında 

Yeni modellerimizi deneyin

Yeni Gemini modelleri kapsamında, özellikle Android geliştiricileri için faydalı olan ve Firebase AI Logic SDK aracılığıyla uygulamanıza kolayca entegre edilebilen iki model yayınladık.

Nano Banana
Geçen yıl, son teknoloji ürünü bir görüntü üretme modeli olan Nano Banana'yı kullanıma sunduk. Birkaç hafta önce de yeni Nana Banana modelleri çıkardık.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), profesyonel öğe üretimi için tasarlanmıştır ve belirli bir yazı tipinde veya farklı el yazısı türlerini simüle ederek yüksek kaliteli metinler oluşturabilir.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), Nano Banana Pro'nun yüksek verimlilik sunan muadilidir. Hız ve yüksek hacimli kullanım alanları için optimize edilmiştir. Çok çeşitli kullanım alanlarında (infografikler, sanal çıkartmalar, bağlamsal resimler vb.) kullanılabilir.  

Yeni Nano Banana modelleri, gerçek dünya bilgisinden ve derin akıl yürütme özelliklerinden yararlanarak hassas ve ayrıntılı görüntüler üretir.

Sihirli Selfie örneğimizi (görüntü üretme özelliğini kullanarak selfie'nizin arka planını değiştirin) Nano Banana 2'yi kullanacak şekilde güncelledik. Arka plan segmentasyonu artık doğrudan görüntü üretme modeliyle gerçekleştiriliyor. Bu sayede uygulama kolaylaşıyor ve Nano Banana 2'nin gelişmiş görüntü üretme özellikleri öne çıkıyor. İşleyiş şeklini buradan inceleyebilirsiniz.

Bu modeli Firebase AI Logic SDK'sı üzerinden kullanabilirsiniz. Bu konu hakkında daha fazla bilgiyi Android belgelerinde bulabilirsiniz.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Ayrıca Gemini Flash-Lite ailesinin yeni bir üyesi olan Gemini 3.1 Flash-Lite'ı da kullanıma sunduk. Gemini Flash-Lite modelleri, iyi kalite/gecikme oranı ve düşük çıkarım maliyeti nedeniyle özellikle Android geliştiricileri tarafından tercih ediliyor. Android geliştiricileri, uygulama içi mesajlaşma çevirisi veya bir yemeğin resminden tarif oluşturma gibi çeşitli kullanım alanları için bu modeli kullanıyor.  

Şu anda önizleme aşamasında olan Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 2.5 Flash-Lite ile benzer gecikme süresiyle daha gelişmiş kullanım alanları sunacak.

Bu model hakkında daha fazla bilgi edinmek için Firebase belgelerini inceleyin.

Sonuç

Kataloğumuzdaki yeni Hybrid örneğini inceleyerek bu özellikleri uygulamalı olarak görebilir ve cihaz üzerinde çıkarım ile bulut çıkarımı arasında yönlendirme yapmanın avantajlarını öğrenebilirsiniz. Yeni Gemini modellerini test etmek için belgelerimizi incelemenizi de öneririz.