Saiba mais sobre os modelos compatíveis

Para apps para dispositivos móveis e da Web, os SDKs Vertex AI in Firebase permitem interagir com os modelos Gemini diretamente no app.

Os modelos Gemini são considerados multimodais porque são capazes de processar e até gerar várias modalidades, incluindo texto, código, PDFs, imagens, vídeo e áudio.

Confira uma breve visão geral dos modelos compatíveis com Vertex AI in Firebase e as versões estáveis mais recentes. As seções mais adiante nesta página oferecem comparações e informações mais detalhadas.

Modelo Entrada Saída Otimizado para
Gemini models
Gemini 2.0 Flash
gemini-2.0-flash-001 		texto, código, PDFs, imagens, vídeo, áudio texto, código, JSON
(imagens e áudio em breve)		 Recursos de última geração, velocidade e geração multimodal para uma variedade de tarefas
Gemini 1.5 Pro
gemini-1.5-pro-002		 texto, código, PDFs, imagens, vídeo, áudio texto, código, JSON Tarefas de raciocínio complexas que exigem mais inteligência
Gemini 1.5 Flash
gemini-1.5-flash-002		 texto, código, PDFs, imagens, vídeo, áudio texto, código, JSON Desempenho rápido e versátil em várias tarefas


O restante desta página oferece informações detalhadas sobre os modelos compatíveis com Vertex AI in Firebase:

  • Comparar modelos:

    • Entrada e saída com suporte
    • Comparação de alto nível dos recursos compatíveis
    • Especificações e limitações, por exemplo, tokens de entrada máximos ou comprimento máximo de vídeo de entrada

  • Descrição de como os modelos são versionados, especificamente as versões estáveis, atualizadas automaticamente e de pré-lançamento

  • Listas de nomes de modelos disponíveis para incluir no código durante a inicialização

  • Listas de idiomas com suporte para os modelos

Na parte de baixo da página, você pode acessar informações detalhadas sobre modelos mais antigos.


Comparar modelos

Cada modelo tem recursos diferentes para oferecer suporte a vários casos de uso. Observe que cada uma das tabelas nesta seção descreve cada modelo quando usado com Vertex AI in Firebase. Cada modelo pode ter recursos adicionais que não estão disponíveis ao usar nossos SDKs.

Saiba mais sobre cada um dos modelos Gemini na documentação do Google Cloud.

Entrada e saída com suporte

Estes são os tipos de entrada e saída compatíveis ao usar cada modelo com Vertex AI in Firebase:

Gemini 2.0 Flash Gemini 1.5 Pro Gemini 1.5 Flash
Tipos de entrada
Texto
Código
Documentos (PDFs ou texto simples)
Imagens, vídeos e áudio
Áudio (streaming) Em breve
Tipos de saída
Texto
Saída estruturada (como JSON)
Código
Imagens Em breve
Áudio Em breve
Áudio (streaming) em breve

Para saber mais sobre os tipos de arquivo aceitos, consulte Arquivos de entrada e requisitos compatíveis com o Vertex AI Gemini API.

Recursos e recursos compatíveis

Estes são os recursos e os recursos com suporte ao usar cada modelo com Vertex AI in Firebase:

Gemini 2.0 Flash Gemini 1.5 Pro Gemini 1.5 Flash
Gerar texto com base em entradas de texto ou multimodais
Gerar imagens Em breve
Gerar áudio Em breve
Gerar saída estruturada, como JSON.
Analisar imagens e vídeos (visão)
Analisar áudio
Analisar documentos (PDFs ou texto simples)
Chat multiturno
Chamada de função (ferramentas)
Chamadas de função básicas
Chamada de função paralela
Modo de chamada de função
Contar tokens e caracteres faturáveis
Instruções do sistema
API Multimodal Live (streaming bidirecional) Em breve

Especificações e limitações

Estas são as especificações e limitações ao usar cada modelo com Vertex AI in Firebase:

Propriedade Gemini 2.0 Flash Gemini 1.5 Pro Gemini 1.5 Flash
Janela de contexto *
Limite total de tokens (entrada+saída combinadas) 		1.048.576 tokens 2.097.152 tokens 1.048.576 tokens
Limite de token de saída * 8.192 tokens 8.192 tokens 8.192 tokens
Data de corte do conhecimento Junho de 2024 Maio de 2024 Maio de 2024
Imagens (por solicitação)
Número máximo de imagens de entrada 3.000 imagens 3.000 imagens 3.000 imagens
Número máximo de imagens de saída em breve --- ---
Tamanho máximo por imagem codificada em base64 de entrada 7 MB 7 MB 7 MB
PDFs (por solicitação)
Número máximo de arquivos PDF de entrada ** 3.000 arquivos 3.000 arquivos 3.000 arquivos
Número máximo de páginas por arquivo PDF de entrada ** 1.000 páginas 1.000 páginas 1.000 páginas
Tamanho máximo por arquivo PDF de entrada 50 MB 50 MB 50 MB
Vídeo (por solicitação)
Número máximo de arquivos de vídeo de entrada 10 arquivos 10 arquivos 10 arquivos
Duração máxima de todo o vídeo de entrada (somente frames) ~60 minutos ~60 minutos ~60 minutos
Duração máxima de todo o vídeo de entrada (frames + áudio) aproximadamente 45 minutos aproximadamente 45 minutos aproximadamente 45 minutos
Áudio (por solicitação)
Número máximo de arquivos de áudio de entrada 1 arquivo 1 arquivo 1 arquivo
Número máximo de arquivos de áudio de saída em breve --- ---
Duração máxima de todo o áudio de entrada ~8,4 horas ~8,4 horas ~8,4 horas
Duração máxima de todo o áudio de saída em breve --- ---

* Em todos os modelos, um token equivale a cerca de quatro caracteres, então 100 tokens equivalem a cerca de 60 a 80 palavras em inglês. Para modelos do Gemini, é possível determinar a contagem total de tokens nas solicitações usando countTokens.

** Os PDFs são tratados como imagens. Por isso, uma única página de um PDF é tratada como uma imagem. O número de páginas permitido em uma solicitação é limitado ao número de imagens que o modelo aceita.

Encontre mais informações detalhadas


Controle de versões de modelos e padrões de nomenclatura

Os modelos são oferecidos nas versões estável, atualizada automaticamente e prévia.

  • As versões estáveis são consideradas de disponibilidade geral.

    • As versões estáveis têm nomes de modelo anexados a um número de versão específico de três dígitos, por exemplo, gemini-2.0-flash-001.

  • As versões atualizadas automaticamente sempre apontam para a versão estável mais recente do modelo. Se uma nova versão estável for lançada, a versão atualizada automaticamente vai começar a apontar para essa nova versão estável.

    • As versões atualizadas automaticamente têm nomes de modelo sem apêndices, por exemplo, gemini-2.0-flash.

  • As versões Pré-lançamento têm novos recursos e são consideradas não estáveis. As versões de pré-lançamento sempre apontam para a versão mais recente de pré-lançamento desse modelo. Se uma nova versão de pré-lançamento for lançada, todas as versões de pré-lançamento atuais vão começar a apontar para essa nova versão.

    • As versões de pré-lançamento têm nomes de modelo anexados com -preview e a data de lançamento inicial do modelo (-MMDD), por exemplo, gemini-1.5-pro-preview-0409 (lançada em 9 de abril de 2024).

Saiba mais sobre as versões de modelo disponíveis e o ciclo de vida delas (Gemini) na documentação do Google Cloud.


Nomes de modelos disponíveis

Os nomes de modelo são os valores explícitos que você inclui no código durante a inicialização do modelo generativo, que é uma etapa obrigatória para chamar o Gemini API.

É possível usar o endpoint publishers.models.list para listar todos os nomes de modelos disponíveis. Essa lista retornada inclui todos os modelos compatíveis com Vertex AI, mas Vertex AI in Firebase só aceita os modelos Gemini descritos nesta página. Além disso, as versões atualizadas automaticamente (por exemplo, gemini-2.0-flash) não são listadas porque são um alias de conveniência para o modelo estável de base.

Nomes de modelos Gemini

Para conferir exemplos de inicialização no seu idioma, consulte o guia de início.

Nomes de modelos Gemini 2.0 Flash

Nome do modelo Descrição Etapa de lançamento Data de lançamento inicial Data de desativação
Versões estáveis
gemini-2.0-flash-001 Versão estável mais recente do Gemini 2.0 Flash Disponibilidade geral 2025-02-05 A ser determinado
Versão atualizada automaticamente
gemini-2.0-flash Indica a versão estável mais recente do Flash 2.0
(atualmente gemini-2.0-flash-001). 		Disponibilidade geral 2025-02-10 ---

Nomes dos modelos Gemini 1.5 Pro

Nome do modelo Descrição Etapa de lançamento Data de lançamento inicial Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.5-pro-002 Versão estável mais recente do Gemini 1.5 Pro Disponibilidade geral 2024-09-24 A partir de 24-09-2025
gemini-1.5-pro-001 Versão estável inicial de Gemini 1.5 Pro Disponibilidade geral 2024-05-24 A partir de 24/05/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.5-pro Aponta para a versão estável mais recente do 1.5 Pro
(atualmente gemini-1.5-pro-002) 		Disponibilidade geral 2024-09-24 ---

Nomes de modelos Gemini 1.5 Flash

Nome do modelo Descrição Etapa de lançamento Data de lançamento inicial Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.5-flash-002 Versão estável mais recente do Gemini 1.5 Flash Disponibilidade geral 2024-09-24 A partir de 24-09-2025
gemini-1.5-flash-001 Versão estável inicial de Gemini 1.5 Flash Disponibilidade geral 2024-05-24 A partir de 24/05/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.5-flash Aponta para a versão estável mais recente do Flash 1.5
(atualmente gemini-1.5-flash-002) 		Disponibilidade geral 2024-09-24 ---


Idiomas com suporte

Gemini

  • Todos os modelos Gemini podem entender e responder nos seguintes idiomas:

    Árabe (ar), bengali (bn), búlgaro (bg), chinês simplificado e tradicional (zh), croata (hr), tcheco (cs), dinamarquês (da), neerlandês (nl), inglês (en), estoniano (et), finlandês (fi), francês (fr), alemão (de), grego (el), hebraico (iw), hindi (hi), húngaro (hu), indonésio (id), italiano (it), japonês (ja), coreano (ko), letão (lv), lituano (lt), norueguês (no), polonês (pl), português (pt), romeno (ro), russo (ru), sérvio (sr), eslovaco (sk), esloveno (sl), espanhol (es), swahili (sw), sueco (sv), tailandês (th), turco (tr), ucraniano (uk), vietnamita (vi)

  • Os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash podem entender e responder nos seguintes idiomas adicionais:

    Africâner (af), amárico (am), assamês (as), azerbaijano (az), bielorrusso (be), bósnio (bs), catalão (ca), cebuano (ceb), córsico (co), galês (cy), divehi (dv), esperanto (eo), basco (eu), persa (fa), filipino (tagalo) (fil), frísio (fy), irlandês (ga), gaélico escocês (gd), galego (gl), guzerate (gu), hauçá (ha), havaiano (haw), hmong (hmn), crioulo haitiano (ht), armênio (hy), igbo (ig), islandês (is), javanês (jv), georgiano (ka), cazaque (kk), khmer (km), canarês (kn), krio (kri), curdo (ku), quirguiz (ky), latim (la), luxemburguês (lb), laosiano (lo), malgaxe (mg), maori (mi), macedônio (mk), malaiala (ml), mongol (mn), meiteilon (Manipuri) (mni-Mtei), marati (mr), malaio (ms), maltês (mt), mianmar (birmanês) (my), nepalês (ne), nianja (chicheua) (ny), odia (oriá) (or), punjabi (pa), pashto (ps), sindi (sd), cingalês (si), samoano (sm), chona (sn), somali (so), albanês (sq), sesotho (st), sundanês (su), tâmil (ta), télugo (te), tadjique (tg), uyghur (ug), urdu (ur), usbeque (uz), xhosa (xh), Ídiche (yi), iorubá (yo), zulu (zu)


Informações sobre modelos mais antigos

O Vertex AI in Firebase oferece suporte a todos os modelos Gemini, incluindo modelos mais antigos, como Gemini 1.0 Pro e Gemini 1.0 Pro Vision. No entanto, recomendamos usar um modelo mais recente com nossos SDKs. Esses modelos Gemini mais antigos estão se aproximando da data de descontinuação e não oferecem todos os recursos dos modelos mais recentes.


Próximas etapas

Teste os recursos do Gemini API