Se você é um desenvolvedor Android e quer implementar recursos inovadores de IA no seu app, lançamos recentemente novas atualizações poderosas:

• Inferência híbrida, uma nova API do Firebase AI Logic para aproveitar a inferência no dispositivo e na nuvem.
• Suporte a novos modelos do Gemini, incluindo os mais recentes modelos Nano Banana para geração de imagens.

Vamos lá!

Faça testes com a inferência híbrida

Com a nova API do Firebase para inferência híbrida, implementamos uma abordagem de roteamento simples baseada em regras como uma solução inicial para permitir que você use a inferência no dispositivo e na nuvem com uma API unificada. Planejamos oferecer recursos de roteamento mais sofisticados no futuro.

Ele permite que seu app alterne dinamicamente entre o Gemini Nano executado localmente no dispositivo e os modelos do Gemini hospedados na nuvem. A execução no dispositivo usa a API Prompt do Kit de ML. A inferência na nuvem é compatível com todos os modelos do Gemini do Firebase AI Logic na Vertex AI e na API Developer.

Para usar, adicione as dependências firebase-ai-ondevice ao seu app com o Firebase AI Logic:

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

Durante a inicialização, você cria uma instância GenerativeModel e a configura com modos de inferência específicos, como PREFER_ON_DEVICE (reverte para a nuvem se o Gemini Nano não estiver disponível no dispositivo) ou PREFER_IN_CLOUD (reverte para a inferência no dispositivo se estiver off-line):

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)

A API do Firebase para inferência híbrida no Android ainda está em fase experimental. Recomendamos que você a teste no seu app, principalmente se já estiver usando o Firebase AI Logic. 

No momento, os modelos no dispositivo são especializados na geração de texto em uma única interação com base em entradas de texto ou imagens Bitmap únicas. Consulte as limitações para mais detalhes.

Acabamos de publicar uma nova amostra no catálogo de amostras de IA que usa a API do Firebase para híbrido. Ela demonstra como a API do Firebase para inferência híbrida pode ser usada para gerar uma avaliação com base em alguns tópicos selecionados e traduzi-la para vários idiomas. Confira o código para ver como ele funciona.

A nova amostra de inferência híbrida em ação 

Teste nossos novos modelos

Como parte dos novos modelos do Gemini, lançamos dois modelos particularmente úteis para desenvolvedores Android e fáceis de integrar ao seu aplicativo usando o SDK Firebase AI Logic.

Nano Banana
No ano passado, lançamos o Nano Banana, um modelo de geração de imagens de última geração. E há algumas semanas, lançamos alguns novos modelos da Nana Banana.

O Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro para imagens) foi criado para a produção de recursos profissionais e pode renderizar texto de alta fidelidade, mesmo em uma fonte específica ou simulando diferentes tipos de escrita à mão.

O Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) é a versão de alta eficiência do Nano Banana Pro. Ele é otimizado para velocidade e casos de uso de alto volume. Ela pode ser usada em uma ampla variedade de casos de uso (infográficos, adesivos virtuais, ilustrações contextuais etc.).  

Os novos modelos Nano Banana usam conhecimento do mundo real e recursos de raciocínio avançado para gerar imagens precisas e detalhadas.

Atualizamos nossa amostra de Magic Selfie (use a geração de imagens para mudar o plano de fundo da sua selfie!) para usar o Nano Banana 2. Agora, a segmentação de plano de fundo é processada diretamente com o modelo de geração de imagens, o que facilita a implementação e permite que os recursos aprimorados de geração de imagens do Nano Banana 2 se destaquem. Confira na prática aqui.

É possível usar esse recurso com o SDK Firebase AI Logic. Leia mais sobre isso na documentação do Android.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Também lançamos o Gemini 3.1 Flash-Lite, uma nova versão da família Gemini Flash-Lite. Os modelos Gemini Flash-Lite são os preferidos dos desenvolvedores Android devido à boa relação qualidade/latência e ao baixo custo de inferência. Ele é usado por desenvolvedores Android em vários casos de uso, como tradução de mensagens no app ou geração de uma receita com base em uma foto de um prato.  

O Gemini 3.1 Flash-Lite, atualmente em pré-lançamento, vai permitir casos de uso mais avançados com latência comparável ao Gemini 2.5 Flash-Lite.

Para saber mais sobre esse modelo, consulte a documentação do Firebase.

Conclusão

É uma ótima hora para conferir o novo exemplo híbrido no nosso catálogo e ver esses recursos em ação, além de entender os benefícios do roteamento entre a inferência no dispositivo e na nuvem. Recomendamos que você confira nossa documentação para testar os novos modelos do Gemini.