Mô hình suy luận kết hợp thử nghiệm và các mô hình Gemini mới cho Android

Nếu bạn là nhà phát triển Android muốn triển khai các tính năng AI cải tiến vào ứng dụng của mình, thì chúng tôi vừa ra mắt một số bản cập nhật mới và mạnh mẽ:

• Suy luận kết hợp, một API mới cho Firebase AI Logic để tận dụng cả suy luận trên thiết bị và suy luận trên đám mây,
• Hỗ trợ các mô hình Gemini mới, bao gồm cả các mô hình Nano Banana mới nhất để tạo hình ảnh.

Cùng bắt đầu nhé!

Thử nghiệm suy luận kết hợp

Với Firebase API mới cho suy luận kết hợp, chúng tôi đã triển khai một phương pháp định tuyến đơn giản dựa trên quy tắc làm giải pháp ban đầu để cho phép bạn sử dụng cả suy luận trên thiết bị và suy luận trên đám mây thông qua một API hợp nhất. Chúng tôi dự định sẽ cung cấp các tính năng định tuyến tinh vi hơn trong tương lai.

API này cho phép ứng dụng của bạn chuyển đổi linh hoạt giữa Gemini Nano chạy cục bộ trên thiết bị và các mô hình Gemini được lưu trữ trên đám mây. Quá trình thực thi trên thiết bị sử dụng Prompt API của Bộ công cụ học máy. Tính năng suy luận trên đám mây hỗ trợ tất cả các mô hình Gemini của Firebase AI Logic trong cả Vertex AI và Developer API.

Để sử dụng, hãy thêm các phần phụ thuộc firebase-ai-ondevice vào ứng dụng cùng với Firebase AI Logic:

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

Trong quá trình khởi chạy, bạn tạo một thực thể GenerativeModel và định cấu hình thực thể đó bằng các chế độ suy luận cụ thể, chẳng hạn như PREFER_ON_DEVICE (quay lại đám mây nếu Gemini Nano không có trên thiết bị) hoặc PREFER_IN_CLOUD (quay lại suy luận trên thiết bị nếu không có mạng):

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 cho suy luận kết hợp trên Android vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và bạn nên dùng thử API này trong ứng dụng của mình, đặc biệt là nếu bạn đã sử dụng Firebase AI Logic. 

Hiện tại, các mô hình trên thiết bị được chuyên biệt hoá để tạo văn bản một lượt dựa trên văn bản hoặc dữ liệu đầu vào là một hình ảnh Bitmap. Hãy xem các giới hạn để biết thêm thông tin.

Chúng tôi vừa xuất bản một mẫu mới trong Danh mục mẫu AI sử dụng API Firebase cho mô hình kết hợp. Mẫu này minh hoạ cách sử dụng API Firebase cho suy luận kết hợp để tạo bài đánh giá dựa trên một vài chủ đề đã chọn, sau đó dịch bài đánh giá đó sang nhiều ngôn ngữ. Hãy xem đoạn mã để biết cách hoạt động!

Mẫu suy luận kết hợp mới trong thực tế 

Dùng thử các mô hình mới của chúng tôi

Trong số các mô hình Gemini mới, chúng tôi đã phát hành hai mô hình đặc biệt hữu ích cho nhà phát triển Android và dễ dàng tích hợp vào ứng dụng của bạn thông qua SDK Firebase AI Logic.

Nano Banana
Năm ngoái, chúng tôi đã phát hành Nano Banana, một mô hình tạo hình ảnh tiên tiến. Cách đây vài tuần, chúng tôi đã phát hành một số mô hình Nana Banana mới.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) được thiết kế để tạo nội dung chuyên nghiệp và có thể kết xuất văn bản có độ trung thực cao, ngay cả khi dùng một phông chữ cụ thể hoặc mô phỏng nhiều kiểu chữ viết tay.

Nano Banana 2 (Hình ảnh Gemini 3.1 Flash) là phiên bản hiệu suất cao của Nano Banana Pro. Mô hình này được tối ưu hoá cho tốc độ và các trường hợp sử dụng có khối lượng lớn. Mô hình này có thể được dùng cho nhiều trường hợp (bản đồ hoạ thông tin, hình dán ảo, hình minh hoạ theo bối cảnh, v.v.).  

Các mô hình Nano Banana mới tận dụng kiến thức thực tế và khả năng suy luận sâu sắc để tạo ra hình ảnh chính xác và chi tiết.

Chúng tôi đã cập nhật mẫu Ảnh selfie thần kỳ (sử dụng tính năng tạo hình ảnh để thay đổi nền của ảnh selfie!) để sử dụng Nano Banana 2. Giờ đây, việc phân đoạn nền được xử lý trực tiếp bằng mô hình tạo hình ảnh, giúp việc triển khai trở nên dễ dàng hơn và giúp Nano Banana 2 cải thiện khả năng tạo hình ảnh. Xem ví dụ thực tế tại đây.

Bạn có thể sử dụng mô hình này thông qua SDK Firebase AI Logic. Đọc thêm về vấn đề này trong tài liệu về Android.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Chúng tôi cũng phát hành Gemini 3.1 Flash-Lite, một phiên bản mới trong nhóm mô hình Gemini Flash-Lite. Các mô hình Gemini Flash-Lite đặc biệt được các nhà phát triển Android ưa chuộng nhờ tỷ lệ chất lượng/độ trễ tốt và chi phí suy luận thấp. Các nhà phát triển Android đã sử dụng mô hình này cho nhiều trường hợp, chẳng hạn như dịch tin nhắn trong ứng dụng hoặc tạo công thức nấu ăn từ hình ảnh của một món ăn.  

Gemini 3.1 Flash-Lite (hiện đang ở giai đoạn xem trước) sẽ hỗ trợ các trường hợp sử dụng nâng cao hơn với độ trễ tương đương với Gemini 2.5 Flash-Lite.

Để tìm hiểu thêm về mô hình này, hãy xem tài liệu về Firebase.

Lời kết

Đây là thời điểm tuyệt vời để khám phá mẫu Kết hợp mới trong danh mục của chúng tôi để xem các chức năng này hoạt động và hiểu rõ lợi ích của việc định tuyến giữa suy luận trên thiết bị và suy luận trên đám mây. Bạn cũng nên xem tài liệu của chúng tôi để thử nghiệm các mô hình Gemini mới.