Nếu là nhà phát triển Android đang tìm cách triển khai các tính năng AI cải tiến vào ứng dụng, thì gần đây, chúng tôi đã ra mắt các bản cập nhật mới mạnh mẽ:

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

Hãy bắt đầu!

Thử nghiệm tính năng suy luận kết hợp

Với Firebase API mới cho tính năng 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 tính năng suy luận trên thiết bị và trên đám mây thông qua một API hợp nhất. Chúng tôi dự định sẽ cung cấp các tính năng định tuyến phức tạp hơn trong tương lai.

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

Để sử dụng tính năng này, 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 sẽ 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 (chuyển về đám mây nếu Gemini Nano không có trên thiết bị) hoặc PREFER_IN_CLOUD (chuyển về tính năng suy luận trên thiết bị nếu ngoại tuyến):

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 tính năng suy luận kết hợp dành cho Android vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Bạn nên dùng thử API này trong ứng dụng, đặc biệt là nếu bạn đang sử dụng Firebase AI Logic.

Hiện tại, các mô hình trên thiết bị được thiết kế riêng cho việc tạo văn bản một lượt dựa trên văn bản hoặc dữ liệu đầu vào là hình ảnh Bitmap đơn. Hãy xem phần các giới hạn để biết thêm thông tin chi tiết.

Chúng tôi vừa xuất bản một mẫu mới trong Danh mục mẫu AI tận dụng Firebase API cho tính năng kết hợp. Mẫu này minh hoạ cách sử dụng Firebase API cho tính năng 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 mã để thấy tính năng này hoạt động!

Mẫu suy luận kết hợp mới đang hoạt động

Dùng thử các mô hình mới của chúng tôi

Trong số các mô hình Gemini mới, chúng tôi đã phát hành 2 mô hình đặc biệt hữu ích cho nhà phát triển Android và dễ dàng tích hợp vào ứng dụng thông qua Firebase AI Logic SDK.

Nano Banana
Năm ngoái, chúng tôi đã phát hành Nano Banana, một mô hình tạo hình ảnh hiện đại. Và vài tuần trước, chúng tôi đã phát hành một vài mô hình Nano Banana mới.

_Nano Banana Pro (Hình ảnh Gemini 3 Pro)_ được thiết kế để sản xuất tài sản chuyên nghiệp và có thể hiển thị văn bản có độ trung thực cao, ngay cả ở một phông chữ cụ thể hoặc mô phỏng nhiều kiểu chữ viết tay.

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

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

Chúng tôi đã cập nhật mẫu Magic Selfie (sử dụng tính năng tạo hình ảnh để thay đổi nền của ảnh selfie!) để sử dụng Nano Banana 2. Tính năng phân đoạn nền hiện được xử lý trực tiếp bằng mô hình tạo hình ảnh, giúp việc triển khai dễ dàng hơn và cho phép Nano Banana 2 cải thiện các tính năng tạo hình ảnh. Xem tính năng này hoạt động tại đây.

Bạn có thể sử dụng tính năng này thông qua Firebase AI Logic SDK. Đọc thêm về tính năng này trong tài liệu Android.

Gemini 3.1 Flash-Lite

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

Gemini 3.1 Flash-Lite (hiện đang ở bản xem trước) sẽ cho phép 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 Firebase.

Lời kết

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