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news 2026/4/7 12:32:18

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AI 时代的高速发展，我们都习惯了使用 ChatGPT、Claude、Gemini 和其他 AI 工具来询问各种问题，目前大部分的 AI 应用都是通过服务端 API 来实现的。

如果想要在 Web 上使用 AI 功能往往需要靠服务器来处理一些非常大的模型。这在制作一些生成内容的 AI 方面尤其常见，因为这些模型的大小是一个普通网页容量的好几千倍，对于其他种类的 AI 功能也是一样，其中模型的大小可能会在几十到几百兆字节之间。

每个使用这些模型的网站都需要在用户打开网页时下载这些大模型，这对开发者和用户来讲，并不是一件轻松的事情。

为此，Google 正在开发一系列的 Web 平台 API 和浏览器功能，目的是让 AI 模型，包括大型语言模型，可以直接在浏览器中运行。

Gemini Nano

因为 Gemini 是 Google 自家的亲儿子，所以 Gemini Nano 自然成了第一个实验对象，它是专为高效运行而设计的 Gemini 系列大型语言模型之一，可以在大部分现代的台式机和笔记本电脑上本地运行。这意味着，我们的网站或网络应用现在可以直接运行 AI 功能，而不需要自己去部署或管理 AI 模型。

与自行部署的设备端 AI 相比，浏览器内置 AI 具有以下优势：

易于部署：在浏览器分发模型时，浏览器会考虑设备的功能并管理模型的更新。这意味着，您无需负责通过网络下载或更新大型模型，也无需解决存储空间逐出、运行时内存预算、传送费用等难题。
使用硬件加速：浏览器的 AI 运行时经过优化，可充分利用可用硬件，无论是 GPU、NPU 还是回退到 CPU。因此，我们的应用可以在每台设备上获得最佳的性能。
离线使用：完全不需要链接互联网也可以使用 AI 大模型。

另外，我们也无需承担自行部署模型的成本，也无需担心使用其他 AI 服务引发的安全隐私问题。

在 Chrome Canary 中启用 Gemini Nano

谷歌目前正在 Chrome Canary 上试验 Gemini Nano，它可以在你的机器上本地运行语言模型。

Chrome Canary 是 Google Chrome 的一个实验版本，专为想要在最新功能和 API 广泛发布之前测试它们的开发人员和技术爱好者而设计。

想要试用的话，首先需要下载并安装 Chrome Canary https://www.google.com/chrome/canary/，然后为 Gemini Nano 启用 Prompt API。

然后，使用以下 flag 在浏览器中激活 Gemini Nano。

chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano
chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model

激活这些选项后，重新启动 Chrome，然后我们需要等待它将 Gemini Nano 下载到我们的本地机器（尽管模型本身不超过 3GB，但可能需要 22GB 的可用空间）

Gemini Nano 需要一些时间才能下载，在这个过程中，我们可以使用 canCreateTextSession API 来检查模型是否 Ready，它会返回以下三个值：

"no"，表明设备或浏览器根本不支持 prompt 语言模型。
"after-download"，表示设备或浏览器支持 prompt 语言模型，但需要下载后才能使用。
"readily"，表示设备或浏览器支持提示语言模型，无需任何下载步骤即可使用。
如果模型处于下载中的状态，则会提示 after-download。

要确认下载状态，可以打开 chrome://components，检查 Optimization Guide On Device Model 的版本是否为 2024.6.5.2205。

这时，我们调用 canCreateTextSession ，则会显示 readily 。

使用 Prompt API

打印一下 window.ai ，我们发现目前只有以下几个方法

我们可以查看 https://github.com/explainers-by-googlers/prompt-api 来了解这些 API 的用法。

Prompt API 提案是 Chrome 内置 AI 的早期设计提案，此提案的目标是：

为 Web 开发者提供一个统一的 JavaScript API，用于访问浏览器提供的语言模型。
尽可能抽象语言模型的具体细节，例如分词、系统消息或控制令牌。
引导网页开发者优雅地处理失败情况，例如没有可用的浏览器提供的模型。
允许多种实现策略，包括设备上的或基于云的模型，同时将这些细节对开发者进行抽象。

目前的 Chrome Canary 试验 Gemini Nano 的 API 基本也是按照这个提案来的。

我们直接可以用到的 API 就是 createTextSession，它可以用来创造一个回话上下文，然后它提供了完整输出模式、流式输出模式两种方式：

完整输出：

 const session = await ai.createTextSession();const result = await session.prompt("中国的首都是哪里？");console.log(result);

流式输出：

 const stream = await session.promptStreaming("介绍一下北京的互联网公司？");for await (const chunk of stream) {console.log(chunk);}

一个案例

基于浏览器提供的内置 AI 能力，我们可以为我们的网站添加很多有意思的功能，比如下面的场景：

对任意文本进行分类、标记和关键词提取；
帮助用户撰写文本，如博客文章、评论或传记；
总结文章、用户评论或聊天记录；
从文章内容生成标题或摘要；
基于网页的非结构化内容回答问题；
语言之间的翻译；
文章校对。

下面是一个小 Demo ，可以用来实现一个简单的划词翻译功能：

首先监听用户鼠标释放事件

 document.addEventListener('mouseup', async function() {// 获取选中的文本并去除首尾空格let selectedText = window.getSelection().toString().trim();// 检查选中的文本是否包含英文字母if (selectedText && /[a-zA-Z]/.test(selectedText)) {try {console.log(`正在翻译: ${selectedText}`);// 调用翻译函数并获取翻译结果const translatedText = await translateText(selectedText);console.log(`翻译结果: ${translatedText}`);} catch (error) {console.error('翻译错误:', error);}}});

翻译函数，使用 window.ai 进行翻译

 async function translateText(text) {// 创建一个文本会话const session = await ai.createTextSession();// 构建翻译提示const prompt = `Translate the following English text to Chinese: "${text}"`;// 提示模型并等待翻译结果const result = await session.prompt(prompt);return result;}

效果如下：