جوجل تطلق جيميناي 3.8 فلاش بقدرات قوية في البرمجة والاستدلال

أعلنت جوجل إطلاق جيميناي 3.8 فلاش (Gemini 3.8 Flash)، أحدث نماذجها للذكاء الاصطناعي ضمن فئة فلاش، مع تحسينات كبيرة في البرمجة، والاستدلال متعدد الخطوات، وتنفيذ المهام المعقدة بصورة مستقلة.

ويأتي النموذج الجديد بعد نحو ثلاثة أسابيع من إطلاق جيميناي 3.7 فلاش، ليكون ثالث إصدار من نماذج فلاش التي تقدمها جوجل خلال ستة أسابيع، مع الحفاظ على السرعة والتكلفة المنخفضة اللتين تميزان هذه الفئة.

وتراهن جوجل على جيميناي 3.8 فلاش لتشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي، خصوصًا المهام التي تتطلب التخطيط واستخدام الأدوات وتنفيذ سلسلة طويلة من الخطوات للوصول إلى النتيجة النهائي.

جيميناي 3.8 فلاش.. نموذج جديد للبرمجة والمهام المستقلة

تراهن جوجل على جيميناي 3.8 فلاش ليكون نموذجًا عمليًا قادرًا على التعامل مع المهام التي تتطلب مستويات مرتفعة من التحليل والاستدلال، خصوصًا في تطوير البرمجيات وسير العمل الذي يعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.

وتقول الشركة إن النموذج الجديد يقدم قفزة ملحوظة مقارنة بنموذج جيميناي 3.7 فلاش في هندسة البرمجيات، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات، والتعامل مع المجالات التي تتطلب معرفة متخصصة.

ويبدأ سعر استخدام جيميناي 3.8 فلاش من 0.75 دولار لكل مليون رمز إدخال و3.75 دولار لكل مليون رمز إخراج، وهي الأسعار التمهيدية نفسها التي طرحت بها جوجل الإصدار السابق.

أداء قوي في هندسة البرمجيات

ركزت جوجل في تطوير جيميناي 3.8 فلاش على المهام البرمجية طويلة المدى، التي لا تقتصر على توليد بضعة أسطر من التعليمات البرمجية، وإنما تتطلب تحليل المشكلة، واستخدام الأدوات، واختبار الحلول وإجراء تعديلات متتابعة.

وفي اختبار DeepSWE v1.1 المخصص لقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات طويلة الأمد، قالت جوجل إن جيميناي 3.8 فلاش تمكن من التفوق على عدد من النماذج المتقدمة الأكبر حجمًا عند تنفيذ مشكلات هندسية معقدة بصورة مستقلة.

وتبرز أهمية هذه النتائج بالنسبة للمطورين والشركات التي تبحث عن نماذج قادرة على إدارة أجزاء أكبر من دورة تطوير البرمجيات دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر.

النموذج يرفع مستوى الاستدلال عند المهام الصعبة

تعتمد إحدى أبرز خصائص جيميناي 3.8 فلاش على منح النموذج مساحة أكبر للتفكير عندما يواجه طلبات معقدة.

وبدلًا من الاكتفاء بإجابة سريعة، يستطيع النموذج تنفيذ خطوات استدلال إضافية، والاستعانة بالأدوات أكثر من مرة، ثم إعادة تقييم النتائج قبل الوصول إلى المخرج النهائي.

وتشير جوجل إلى أن هذا الأسلوب قد يؤدي إلى استهلاك عدد أكبر من الرموز عند تشغيل النموذج بمستويات جهد مرتفعة، لكنه في المقابل يتيح تحقيق نتائج أفضل في المهام التي تتطلب تحليلًا عميقًا.

أما المطورون الذين يركزون على تقليل استهلاك الموارد، فيمكنهم اختيار مستويات جهد أقل، بينما سيظل جيميناي 3.7 فلاش متاحًا للمهام التي تعطي الأولوية للكفاءة.

نتائج متقدمة في المجالات المالية والقانونية

لا يقتصر استخدام جيميناي 3.8 فلاش على البرمجة، إذ تشير جوجل إلى تحقيق النموذج نتائج أفضل في مجموعة من المهام المتخصصة التي تتطلب التحليل وإعداد التقارير.

وأظهر النموذج أداءً متقدمًا في اختبارات مرتبطة بالمهام المالية والقانونية، إلى جانب تحقيقه 54.9% في اختبار HLE-Verified، الذي يقيس قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على حل مسائل متعددة الخطوات عبر مجالات علمية وإنسانية ومهنية متنوعة.

وتعكس هذه النتائج توجه جوجل إلى تطوير نموذج فلاش لا يركز فقط على السرعة، وإنما يستطيع أيضًا التعامل مع المهام التي تتطلب استدلالًا أعمق.

أين يتوفر جيميناي 3.8 فلاش؟ 

يمكن للمطورين البدء باستخدام جيميناي 3.8 فلاش عبر واجهة برمجة تطبيقات جيميناي واستوديو جوجل للذكاء الاصطناعي وأندرويد استديو،  كما يمكن الاستفادة منه في أدوات جوجل المخصصة لبناء التطبيقات والواجهات وسير العمل المعتمد على الوكلاء الذكيين.

أما قطاع الأعمال، فيمكنه الوصول إلى النموذج عبر شركة جيميناي إنتربرايز.

وبالنسبة للمستخدمين الأفراد، يتوفر جيميناي 3.8 فلاش لمشتركي جوجل AI Pro وجوجل AI Ultra عبر تطبيق جيميناي، بالإضافة إلى AI Mode في بحث جوجل وجيميناي داخل جداول بيانات جوجل.