En savoir plus sur les modèles compatibles

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Pour les applications mobiles et Web, les SDK Vertex AI in Firebase vous permettent d'interagir avec les modèles Gemini et modèles Imagen 3 compatibles directement depuis votre application.

Les modèles Gemini sont considérés comme multimodaux, car ils sont capables de traiter et même de générer plusieurs modalités, y compris du texte, du code, des PDF, des images, de la vidéo et de l'audio. Les modèles Imagen 3 peuvent être invités à générer des images à partir de texte.

Le tableau suivant présente un bref aperçu des modèles compatibles avec Vertex AI in Firebase et leurs derniers noms de modèles stables. Ce tableau liste également les modèles en avant-première et expérimentaux disponibles pour le prototypage de cas d'utilisation.

Vertex AI in Firebase est-il compatible avec les modèles plus anciens, comme les modèles Gemini 1.5 et Gemini 1.0 ?

Oui, Vertex AI in Firebase est compatible avec tous les modèles Gemini, y compris les anciens.

Modèle	Entrée	Sortie	Optimisé pour
Gemini 1.5 Pro gemini-1.5-pro-002	texte, code, PDF, images, vidéo, audio	texte, code, JSON	Compatible avec les tâches de raisonnement complexes nécessitant plus d'intelligence ; contexte de 2 millions de jetons
Gemini 1.5 Flash gemini-1.5-flash-002	texte, code, PDF, images, vidéo, audio	texte, code, JSON	Offre des performances rapides et polyvalentes pour diverses tâches
Gemini 1.0 Pro Vision gemini-1.0-pro-vision-001	texte, code, PDF, images, vidéo (cadres uniquement)	texte, code	Gère le texte, les images et les vidéos pour les réponses textuelles ou de code. Ne peut pas être utilisé pour le chat.
Gemini 1.0 Pro gemini-1.0-pro-002	texte, code	texte, code	Tâches en langage naturel, chat textuel et de code multitours, et génération de code

Vertex AI in Firebase n'est compatible qu'avec les modèles Imagen 3. Il n'est pas compatible avec les anciens modèles Imagen (comme Imagen 2).

En bas de cette page, vous pouvez consulter des informations détaillées sur les anciens modèles. Consultez nos questions fréquentes sur tous les modèles compatibles et non compatibles avec Vertex AI in Firebase.

Le reste de cette page fournit des informations détaillées sur les modèles compatibles avec Vertex AI in Firebase:

• Comparer des modèles:

  • Entrée et sortie compatibles
  • Comparaison générale des fonctionnalités compatibles
  • Spécifications et limites, par exemple nombre maximal de jetons d'entrée ou durée maximale de la vidéo d'entrée

• Description de la gestion des versions des modèles, en particulier de leurs versions stable, mise à jour automatique et preview

• Listes des noms de modèles disponibles à inclure dans votre code lors de l'initialisation

• Listes des langues acceptées pour les modèles

En bas de cette page, vous pouvez consulter des informations détaillées sur les anciens modèles.

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Comparer des modèles

Chaque modèle dispose de fonctionnalités différentes pour prendre en charge différents cas d'utilisation. Notez que chacun des tableaux de cette section décrit chaque modèle lorsqu'il est utilisé avec Vertex AI in Firebase. Chaque modèle peut avoir des fonctionnalités supplémentaires qui ne sont pas disponibles lorsque vous utilisez nos SDK.

Si vous ne trouvez pas les informations que vous recherchez dans les sous-sections suivantes, vous trouverez encore plus d'informations sur les modèles Gemini et les modèles Imagen 3 dans la documentation Google Cloud.

Entrée et sortie compatibles

Voici les types d'entrées et de sorties compatibles lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

Pour en savoir plus sur les types de fichiers acceptés, consultez la section Fichiers d'entrée acceptés et conditions requises pour Vertex AI Gemini API.

Fonctionnalités et fonctionnalités compatibles

Voici les fonctionnalités et fonctionnalités compatibles lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

Spécifications et limites

Voici les spécifications et les limites lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

^{* Pour tous les modèles Gemini, un jeton équivaut à environ quatre caractères. Par conséquent, 100 jetons correspondent à environ 60 à 80 mots en anglais. Pour les modèles Gemini, vous pouvez déterminer le nombre total de jetons dans vos requêtes à l'aide de countTokens.}

^{** Les PDF sont traités comme des images. Ainsi, une page individuelle d'un PDF est traitée comme une image individuelle. Le nombre de pages autorisées dans une requête est limité au nombre d'images que le modèle peut accepter.}

Obtenir des informations détaillées supplémentaires

• Les quotas et la tarification sont différents pour chaque modèle. La tarification dépend également des entrées et des sorties.

• Découvrez les types de fichiers d'entrée compatibles, comment spécifier le type MIME, et comment vous assurer que vos fichiers d'entrée et vos requêtes multimodales répondent aux exigences et respectent les bonnes pratiques dans la section Fichiers d'entrée compatibles et exigences concernant Vertex AI Gemini API.

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Modèles de gestion des versions et de dénomination des modèles

Les modèles sont proposés en versions stable, preview et expérimentale. Pour plus de commodité, les alias sans valeurs de version explicites sont acceptés.

Pour trouver des noms de modèles spécifiques à utiliser dans votre code, consultez la section "Noms de modèles disponibles" plus loin sur cette page.

Pour en savoir plus sur les versions de modèle disponibles et leur cycle de vie (Gemini) ou Imagen, consultez la documentation Google Cloud.

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Noms de modèles disponibles

Les noms de modèle sont les valeurs explicites que vous incluez dans votre code lors de l'initialisation du modèle.

Vous pouvez utiliser le point de terminaison publishers.models.list pour lister tous les noms de modèles disponibles. Notez que cette liste renvoyée inclura tous les modèles compatibles avec Vertex AI, mais Vertex AI in Firebase n'est compatible qu'avec les modèles Gemini et Imagen décrits sur cette page. Notez également que les alias mis à jour automatiquement (par exemple, gemini-2.0-flash) ne sont pas listés, car il s'agit d'un alias pratique pour le modèle de base.

Noms des modèles Gemini

Pour obtenir des exemples d'initialisation dans votre langue, consultez le guide de démarrage.

Noms des modèles Gemini 2.5 Pro

Noms des modèles Gemini 2.0 Pro

Noms des modèles Gemini 2.0 Flash

Noms des modèles Gemini 2.0 Flash‑Lite

Noms des modèles Gemini 2.0 Flash‑Thinking

Noms des modèles Imagen

Pour obtenir des exemples d'initialisation pour votre langue, consultez le guide de génération d'images avec Imagen.

Pour le moment, aucune version Preview ou expérimentale n'est disponible pour les modèles Imagen 3.

Noms des modèles Imagen 3

Noms des modèles Imagen 3 Fast

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Langues disponibles

Gemini

• Tous les modèles Gemini peuvent comprendre et répondre dans les langues suivantes:

  Arabe (ar), bengali (bn), bulgare (bg), chinois simplifié et traditionnel (zh), croate (hr), tchèque (cs), danois (da), néerlandais (nl), anglais (en), estonien (et), finnois (fi), français (fr), allemand (de), grec (el), hébreu (iw), hindi (hi), hongrois (hu), indonésien (id), italien (it), japonais (ja), coréen (ko), letton (lv), lituanien (lt), norvégien (no), polonais (pl), portugais (pt), roumain (ro), russe (ru), serbe (sr), slovaque (sk), slovène (sl), espagnol (es), swahili (sw), suédois (sv), thaï (th), turc (tr), ukrainien (uk), vietnamien (vi)

• Les modèles Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro et Gemini 1.5 Flash peuvent comprendre et répondre dans les langues supplémentaires suivantes:

  Afrikaans (af), amharique (am), assamais (as), azéri (az), biélorusse (be), bosniaque (bs), catalan (ca), cebuano (ceb), corse (co), gallois (cy), divehi (dv), espéranto (eo), basque (eu), farsi (fa), philippin (tagalog) (fil), frison (fy), irlandais (ga), gaélique écossais (gd), galicien (gl), gujarati (gu), haoussa (ha), hawaïen (haw), hmong (hmn), créole haïtien (ht), arménien (hy), igbo (ig), islandais (is), javanais (jv), géorgien (ka), kazakh (kk), khmer (km), kannara (kn), krio (kri), kurde (ku), kirghize (ky), latin (la), luxembourgeois (lb), lao (lo), malgache (mg), maori (mi), macédonien (mk), malayalam (ml), mongol (mn), meiteilon (Manipuri) (mni-Mtei), marathi (mr), malais (ms), maltais (mt), myanmar (birman) (my), népalais (ne), nyanja (chichewa) (ny), odia (oriya) (or), pendjabi (pa), pachto (ps), sindhî (sd), singhalais (sinhalé) (si), samoan (sm), shona (sn), somali (so), albanais (sq), sesotho (st), Soundanais (su), tamoul (ta), télougou (te), tadjik (tg), ouïghour (ug), ourdou (ur), ouzbek (uz), xhosa (xh), yiddish (yi), yoruba (yo), zoulou (zu)

Imagen

• Disponibilité générale: anglais

• Aperçu: chinois (simplifié), chinois (traditionnel), hindi, japonais, coréen, portugais et espagnol

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Informations sur les anciens modèles

Vertex AI in Firebase est compatible avec tous les modèles Gemini, y compris les modèles plus anciens tels que les modèles Gemini 1.5 et Gemini 1.0.

Vertex AI in Firebase n'est compatible qu'avec les modèles Imagen 3. Il n'est pas compatible avec les anciens modèles Imagen (comme Imagen 2).

Afficher les entrées et sorties compatibles des anciens modèles

Voici les types d'entrée et de sortie lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

	<span="notranslate">Gemini 1.5 Pro </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.5 Flash </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro Vision </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro </span="notranslate">
Types d'entrée
Texte
Code
Documents (PDF ou texte brut)
Images
Vidéo
Audio
Audio (streaming)
Types de sortie
Texte
Code
Sortie structurée (comme JSON)
Images, vidéos et audio

Fonctionnalités compatibles des anciens modèles

Voici les fonctionnalités disponibles lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

	<span="notranslate">Gemini 1.5 Pro </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.5 Flash </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro Vision </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro </span="notranslate">
Générer du texte à partir d'une saisie textuelle uniquement
Générer du texte à partir d'une entrée multimodale
Générer des images
Générer un fichier audio
Générer une sortie structurée (comme JSON)
Analyser des documents (PDF ou texte brut)
Analyser des images (vision)
Analyser des vidéos (vision)
Analyser l'audio
Chat multitour
Appel de fonction (outils)
Compter les jetons et les caractères facturables
Instructions système
API Multimodal Live (streaming bidirectionnel)

Spécifications et limites des anciens modèles

Voici les spécifications et les limites lorsque vous utilisez chaque modèle avec Vertex AI in Firebase:

	<span="notranslate">Gemini 1.5 Pro </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.5 Flash </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro Vision </span="notranslate">	<span="notranslate">Gemini 1.0 Pro </span="notranslate">
Fenêtre de contexte * Limite totale de jetons (entrée + sortie combinées)	2 097 152 jetons	1 048 576 jetons	16 384 jetons	32 760 jetons
Limite de jetons de sortie *	8 192 jetons	8 192 jetons	2 048 jetons	8 192 jetons
Date limite de connaissance	mai 2024	mai 2024	Février 2023	Février 2023
PDF (sur demande)
Nombre maximal de fichiers PDF d'entrée **	3 000 fichiers	3 000 fichiers	16 fichiers	---
Nombre maximal de pages par fichier PDF d'entrée **	1 000 pages	1 000 pages	16 pages	---
Taille maximale par fichier PDF d'entrée	50 Mo	50 Mo	50 Mo	---
Images (par requête)
Nombre maximal d'images d'entrée	3 000 images	3 000 images	16 images	---
Nombre maximal d'images de sortie	---	---	---	---
Taille maximale par image encodée en base64 d'entrée	7 Mo	7 Mo	7 Mo	---
Vidéo (par demande)
Nombre maximal de fichiers vidéo d'entrée	10 fichiers	10 fichiers	1 fichier	---
Longueur maximale de toutes les vidéos d'entrée (images uniquement)	60 minutes environ	60 minutes environ	2 minutes	---
Durée maximale de toutes les vidéos d'entrée (images + audio)	45 minutes environ	45 minutes environ	---	---
Audio (sur demande)
Nombre maximal de fichiers audio d'entrée	1 fichier	1 fichier	---	---
Nombre maximal de fichiers audio de sortie	---	---	---	---
Longueur maximale de tous les éléments audio d'entrée	~8,4 heures	~8,4 heures	---	---
Longueur maximale de tous les éléments audio de sortie	---	---	---	---

^{* Pour tous les modèles Gemini, un jeton équivaut à environ quatre caractères. Par conséquent, 100 jetons correspondent à environ 60 à 80 mots en anglais. Pour les modèles Gemini, vous pouvez déterminer le nombre total de jetons dans vos requêtes à l'aide de countTokens.}

^{** Les PDF sont traités comme des images. Ainsi, une page individuelle d'un PDF est traitée comme une image individuelle. Le nombre de pages autorisées dans une requête est limité au nombre d'images que le modèle peut accepter.}

Noms des anciens modèles disponibles (y compris les dates d'arrêt)

Les noms de modèle sont les valeurs explicites que vous incluez dans votre code lors de l'initialisation du modèle.

Noms des modèles Gemini 1.5 Pro

Noms des modèles Gemini 1.5 Flash

Noms des modèles Gemini 1.0 Pro Vision

Noms des modèles Gemini 1.0 Pro

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Étapes suivantes

Essayer les fonctionnalités de Gemini API

• Créez des conversations multitours (chat).
• Générez du texte à partir de requêtes textuelles uniquement.
• Générer du texte à partir de requêtes multimodales (y compris du texte, des images, des PDF, des vidéos et de l'audio)
• Générez une sortie structurée (comme JSON) à partir d'invites textuelles et multimodales.
• Générez des images à partir de requêtes textuelles.
• Utilisez l'appel de fonction pour connecter les modèles génératifs à des systèmes et des informations externes.