Google 致力於將最強大的 AI 模型直接帶進你的 Android 裝置。我們很高興宣布,最新最先進的開放模型 Gemma 4 隆重登場!
這些模型是下一代 Gemini Nano 的基礎,因此您今天為 Gemma 4 編寫的程式碼,將可自動在今年稍晚推出的 Gemini Nano 4 裝置上運作。Gemini Nano 4 經過額外的效能最佳化,可讓您在 Android 生態系統中,以最有效率的裝置端推論功能,將應用程式發布至正式環境。
您今天就能透過 AICore 開發人員預覽版搶先體驗這個模型。
在開發人員預覽版 UI 中選取 Gemini Nano 4 Fast 模型,即可在編寫任何程式碼前,實際體驗其飛快的推論速度
Gemma 4 原生支援超過 140 種語言,因此可為全球觀眾提供更優質的本地化多語言體驗。此外,Gemma 4 的多模態理解能力領先業界,可讓應用程式理解及處理文字、圖像和音訊,為提供最佳效能與效率,Android 版 Gemma 4 有兩種大小:
- E4B:專為提升推理能力和處理複雜工作而設計。
- E2B:經過最佳化,速度最快 (比 E4B 模型快 3 倍!),延遲時間也較短。
新模型速度比舊版快 4 倍,耗電量最多可減少 60%。即日起,您可以試用改良功能,包括:
- 推論:現在可預期思維鏈提示指令和條件陳述式會傳回更高品質的結果。例如:「判斷以下討論串留言是否符合社群規範。如果留言包含一或多個下列 reason_for_flag:「profanity」(不雅用語)、「derogatory language」(貶損用語)、「hate speech」(仇恨言論),則不符合社群規範。如果審查結果符合社群規範,請傳回 {true}。否則,請傳回 {false, reason_for_flag}。」
- 數學:模型現在的數學能力更強,因此能更準確地回答問題。舉例來說:「如果我每年領 26 次薪水,每次應提撥多少金額,才能在一年內達到 $10,000 美元的儲蓄目標?」
- 時間理解:模型現在更擅長推論時間,因此在涉及日曆、提醒和鬧鐘的用途中,準確度更高。例如:「活動於 8 月 18 日下午 6 點舉行,請在活動開始前 10 小時傳送提醒。傳回應傳送提醒的時間和日期。」
- 圖像解讀:現在使用光學字元辨識 (OCR) 的用途 (例如圖表理解、視覺資料擷取和手寫辨識) 將傳回更準確的結果。
立即加入開發人員預覽版,下載這些預覽模型,搶先建構新一代功能。
開始測試模型
如要試用模型,請按照開發人員預覽版指南操作,不必編寫程式碼。如要直接將這些模型整合至現有工作流程,我們已簡化相關程序。前往 Android Studio 調整提示,並使用熟悉的 ML Kit Prompt API 建構應用程式。我們推出了指定模型的新功能,方便您以 E2B (快速) 或 E4B (完整) 變體進行測試。
// Define the configuration with a specific track and preference val previewFullConfig = generationConfig { modelConfig = ModelConfig { releaseTrack = ModelReleaseTrack.PREVIEW preference = ModelPreference.FULL } } // Initialize the GenerativeModel with the configuration val previewModel = GenerativeModel.getClient(previewFullConfig) // Verify that the specific preview model is available val previewModelStatus = previewModel.checkStatus() if (previewModelStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) { // Proceed with inference val response = previewModel.generateContent("If I get 26 paychecks per year, how much I should contribute each paycheck to reach my savings goal of $10k over the course of a year? Return only the amount.") } else { // Handle the case where the preview model is not available // (e.g., print out log statements) }
開發人員預覽版期間的注意事項
這個開發人員預先發布版的目標,是協助您搶先提升提示準確度,並探索特定應用程式的新用途。
在預覽期間,我們將進行多項更新,包括支援提示 API 中的工具呼叫、結構化輸出、系統提示和思考模式,讓您更輕鬆地充分運用 Gemma 4 的新功能,以及大幅提升效能。
您可以在啟用 AICore 的裝置上測試預覽模型。這些模型將在 Google、聯發科和 Qualcomm Technologies 的最新一代專用 AI 加速器上執行。在其他裝置上,模型一開始會在 CPU 實作中執行,但這無法代表最終的生產效能。如果裝置未啟用 AICore,您也可以透過 AI Edge Gallery 應用程式測試這些模型。我們日後會支援更多裝置。
如何開始使用
準備好瞭解 Gemma 4 能為使用者帶來哪些好處了嗎?
- 選擇加入:註冊 AICore 開發人員預覽版。
- 下載:選擇加入後,您可以直接在支援的測試裝置上觸發最新 Gemma 4 模型下載作業。
- 建構:更新 ML Kit 實作項目,以鎖定新模型,並在 Android Studio 中開始建構。
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為進一步協助您將 ML Kit Prompt API 用於正式環境,我們很高興宣布推出 Vertex AI 的自動提示最佳化 (APO) 功能,適用於裝置端模型。自動提示最佳化工具可協助您自動找出最適合用途的提示。
Chetan Tekur, Chao Zhao, Paul Zhou, Caren Chang • 3 分鐘可讀完
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