الاستدلال المختلط التجريبي ونماذج Gemini الجديدة لنظام Android

إذا كنت من مطوّري برامج Android الذين يتطلّعون إلى تنفيذ ميزات مبتكرة تستخدم الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم، فقد أطلقنا مؤخرًا تحديثات جديدة فعّالة:

• الاستنتاج المختلط، وهو واجهة برمجة تطبيقات جديدة لـ Firebase AI Logic تتيح الاستفادة من الاستنتاج على الجهاز وفي السحابة الإلكترونية
• دعم نماذج Gemini الجديدة، بما في ذلك أحدث نماذج Nano Banana لإنشاء الصور

سندخل مباشرةً في صلب الموضوع.

تجربة الاستدلال المختلط

باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Firebase الجديدة للاستنتاج المختلط، نفّذنا نهجًا بسيطًا للتوجيه المستند إلى القواعد كحلّ أوّلي يتيح لك استخدام الاستنتاج على الجهاز وفي السحابة الإلكترونية من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحّدة. نخطّط لتوفير إمكانات توجيه أكثر تطورًا في المستقبل.

ويتيح لتطبيقك التبديل ديناميكيًا بين Gemini Nano الذي يعمل محليًا على الجهاز ونماذج Gemini المستضافة على السحابة الإلكترونية. يستخدم التنفيذ على الجهاز فقط واجهة Prompt API في "حزمة تعلّم الآلة". يتيح الاستنتاج في السحابة الإلكترونية استخدام جميع نماذج Gemini من Firebase AI Logic في كل من Vertex AI وDeveloper API.

لاستخدامه، أضِف تبعيات firebase-ai-ondevice إلى تطبيقك مع Firebase AI Logic:

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

أثناء الإعداد، يمكنك إنشاء مثيل GenerativeModel وضبطه باستخدام أوضاع استنتاج معيّنة، مثل PREFER_ON_DEVICE (يتم الرجوع إلى السحابة الإلكترونية إذا لم يكن Gemini Nano متاحًا على الجهاز) أو PREFER_IN_CLOUD (يتم الرجوع إلى الاستنتاج على الجهاز فقط في حال عدم الاتصال بالإنترنت):

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)

لا تزال واجهة برمجة التطبيقات Firebase API للاستنتاج المختلط على Android في مرحلة تجريبية، وننصحك بتجربتها في تطبيقك، خاصةً إذا كنت تستخدم Firebase AI Logic حاليًا. 

في الوقت الحالي، تتخصّص النماذج على الجهاز في إنشاء النصوص من جولة واحدة استنادًا إلى النصوص أو إدخالات صور Bitmap الفردية. راجِع القيود لمزيد من التفاصيل.

لقد نشرنا للتو نموذجًا جديدًا في AI Sample Catalog يستفيد من Firebase API للاستنتاج المختلط، ويوضّح كيفية استخدام Firebase API للاستنتاج المختلط لإنشاء مراجعة استنادًا إلى بعض المواضيع المحدّدة ثم ترجمتها إلى لغات مختلفة. اطّلِع على الرمز البرمجي لمعرفة كيفية عمله.

نموذج الاستدلال المختلط الجديد قيد العمل 

تجربة نماذجنا الجديدة

في إطار نماذج Gemini الجديدة، أصدرنا نموذجين مفيدين بشكل خاص لمطوّري تطبيقات Android ويسهل دمجهما في تطبيقك من خلال حزمة SDK الخاصة بـ Firebase AI Logic.

‫Nano Banana
في العام الماضي، أطلقنا Nano Banana، وهو نموذج متطوّر لإنشاء الصور. وقبل بضعة أسابيع، أصدرنا بعض نماذج Nana Banana الجديدة.

تم تصميم Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) لإنشاء مواد عرض احترافية، ويمكنه عرض نصوص عالية الدقة، حتى بخط معيّن أو بمحاكاة أنواع مختلفة من الكتابة اليدوية.

‫Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) هو الإصدار العالي الكفاءة من Nano Banana Pro. وهو محسَّن لزيادة السرعة وحالات الاستخدام الكثيف. ويمكن استخدامه في مجموعة واسعة من حالات الاستخدام (المخططات البيانية والملصقات الافتراضية والرسوم التوضيحية السياقية وما إلى ذلك).  

تستفيد نماذج Nano Banana الجديدة من المعرفة الواقعية وإمكانات الاستدلال العميق لإنشاء صور دقيقة ومفصّلة.

لقد حدّثنا نموذج Magic Selfie (استخدِم ميزة إنشاء الصور لتغيير خلفية صورة السيلفي) لاستخدام Nano Banana 2. يتم الآن التعامل مع تقسيم الخلفية مباشرةً من خلال نموذج إنشاء الصور، ما يسهّل عملية التنفيذ ويُبرز إمكانات إنشاء الصور المحسّنة في Nano Banana 2. مثال واقعي

ويمكنك استخدامها من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic. يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات في مستندات Android.

‫Gemini 3.1 Flash-Lite

أطلقنا أيضًا Gemini 3.1 Flash-Lite، وهو إصدار جديد من مجموعة Gemini Flash-Lite. وقد حظيت نماذج Gemini Flash-Lite بشعبية خاصة لدى مطوّري تطبيقات Android بفضل نسبة الجودة/وقت الاستجابة الجيدة وانخفاض تكلفة الاستنتاج. وقد استخدمه مطوّرو برامج Android في حالات استخدام مختلفة، مثل ترجمة الرسائل داخل التطبيق أو إنشاء وصفة من صورة طبق.  

يتوفّر حاليًا نموذج Gemini 3.1 Flash-Lite كنسخة حصرية، وهو يتيح حالات استخدام أكثر تقدّمًا مع وقت استجابة مشابه لنموذج Gemini 2.5 Flash-Lite.

لمزيد من المعلومات حول هذا النموذج، يُرجى مراجعة مستندات Firebase.

الخاتمة

هذا هو الوقت المناسب لاستكشاف نموذج Hybrid الجديد في الكتالوج الخاص بنا للاطّلاع على هذه الإمكانات عمليًا وفهم مزايا التوجيه بين الاستنتاج على الجهاز فقط والاستنتاج في السحابة الإلكترونية. ننصحك أيضًا بالاطّلاع على مستنداتنا لاختبار نماذج Gemini الجديدة.