جوجل تطلق جيميناي 3.8 فلاش بقدرات متقدمة في البرمجة والاستدلال والمهام المستقلة

 أعلنت شركة جوجل إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد جيميناي 3.8 فلاش (Gemini 3.8 Flash)، أحدث إصداراتها ضمن عائلة نماذج «فلاش»، مع مجموعة من التحسينات التي تستهدف رفع كفاءة النموذج في البرمجة، والاستدلال متعدد الخطوات، وتنفيذ المهام المعقدة بصورة أكثر استقلالية.

ويأتي إطلاق جيميناي 3.8 فلاش بعد نحو ثلاثة أسابيع من طرح جيميناي 3.7 فلاش، ليكون أحد أحدث نماذج جوجل الموجهة للتطبيقات التي تحتاج إلى الجمع بين السرعة والتكلفة المنخفضة والقدرة على تنفيذ مهام تتطلب مستويات متقدمة من التحليل.

جيميناي 3.8 فلاش.. تركيز على البرمجة والمهام المعقدة

تراهن جوجل على النموذج الجديد في تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات المعتمدة على وكلاء الذكاء الاصطناعي، خاصة المهام التي تحتاج إلى التخطيط، واستخدام الأدوات، وتنفيذ سلسلة طويلة من الخطوات للوصول إلى النتائج المطلوبة.

وأكدت الشركة أن جيميناي 3.8 فلاش يقدم تحسينات مقارنة بالإصدار السابق في هندسة البرمجيات، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات، والتعامل مع المجالات التي تتطلب معرفة متخصصة.

ويبدأ سعر استخدام النموذج من 0.75 دولار لكل مليون رمز إدخال، و3.75 دولار لكل مليون رمز إخراج، وفق الأسعار التمهيدية المعلنة من جوجل.

أداء أقوى في هندسة البرمجيات

ركزت جوجل خلال تطوير جيميناي 3.8 فلاش على المهام البرمجية طويلة المدى، التي تتطلب أكثر من مجرد إنشاء تعليمات برمجية، إذ يستطيع النموذج تحليل المشكلة واستخدام الأدوات واختبار الحلول وإجراء تعديلات متتابعة.

وأوضحت الشركة أن النموذج حقق نتائج قوية في اختبار DeepSWE v1.1، المخصص لقياس قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي في التعامل مع مهام هندسة البرمجيات طويلة الأمد.

وتعزز هذه القدرات إمكانية الاستفادة من النموذج في تطوير البرمجيات وإدارة أجزاء أكبر من دورة العمل البرمجية، مع تقليل الحاجة إلى التدخل البشري المستمر في بعض المهام.

 من أبرز مزايا جيميناي 3.8 فلاش قدرته على تخصيص مساحة أكبر للتفكير عند التعامل مع الطلبات المعقدة، بدلًا من الاكتفاء بإنتاج إجابة سريعة.

ويمكن للنموذج تنفيذ خطوات استدلال إضافية، واستخدام الأدوات أكثر من مرة، ثم إعادة تقييم النتائج قبل الوصول إلى المخرج النهائي.

وبحسب جوجل، قد يؤدي رفع مستوى جهد الاستدلال إلى استهلاك عدد أكبر من الرموز، لكنه في المقابل يساعد النموذج على تقديم نتائج أفضل في المهام التي تحتاج إلى تحليل متعمق.

وفي المقابل، يستطيع المطورون الراغبون في تقليل استهلاك الموارد اختيار مستويات جهد أقل، مع استمرار إتاحة جيميناي 3.7 فلاش للمهام التي تعطي الأولوية للسرعة والكفاءة.

لا تقتصر استخدامات جيميناي 3.8 فلاش على البرمجة، إذ تستهدف جوجل أيضًا المهام المتخصصة التي تتطلب التحليل وإعداد التقارير.

وأشارت الشركة إلى تحسن أداء النموذج في عدد من الاختبارات المرتبطة بالمجالات المالية والقانونية، إلى جانب تحقيقه 54.9% في اختبار HLE-Verified، الذي يقيس قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على حل مسائل متعددة الخطوات في مجموعة متنوعة من المجالات العلمية والإنسانية والمهنية.

وتعكس هذه النتائج توجه جوجل إلى تطوير نماذج «فلاش» بحيث لا تركز فقط على السرعة وانخفاض التكلفة، وإنما تمتلك أيضًا قدرات أكبر على الاستدلال والتعامل مع المهام المعقدة.

أماكن استخدام جيميناي 3.8 فلاش

يمكن للمطورين الوصول إلى جيميناي 3.8 فلاش من خلال واجهة برمجة تطبيقات جيميناي، واستوديو جوجل للذكاء الاصطناعي، وأندرويد استديو، إلى جانب أدوات جوجل المخصصة لبناء التطبيقات والواجهات وسير العمل المعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.

كما يتاح النموذج لقطاع الأعمال عبر جيميناي إنتربرايز، بينما يمكن للمستخدمين الأفراد الاستفادة منه عبر تطبيق جيميناي ضمن اشتراكات Google AI Pro وGoogle AI Ultra، بالإضافة إلى AI Mode في بحث جوجل وجيميناي داخل جداول بيانات جوجل.