Gemini 4 Argon.. نموذج جوجل الجديد للمهام المعقدة والبرمجة والأمن السيبراني

الجمعة، 02 أكتوبر 2026 03:13 ص

نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini 4 Argon

كشفت شركة جوجل عن نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد Gemini 4 Argon، الذي تقدمه باعتباره أحد نماذجها الرائدة من الجيل المقبل، مع تركيز خاص على المهام المعقدة التي تتطلب عدة خطوات متتابعة، إلى جانب البرمجة والأمن السيبراني والعلوم والقطاع المالي.

ولم تبدأ جوجل حتى الآن، طرح النموذج بصورة عامة، إذ أتاحت نسخة منه بشكل محدود أمام مجموعة مختارة من شركاء الأمن السيبراني، في خطوة تمهيدية قبل التوسع المحتمل في إتاحته للمطورين والمستخدمين.

ما هو Gemini 4 Argon؟

ويعد Gemini 4 Argon، نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الاستخدامات، طورته جوجل للتعامل مع مهام تتجاوز الإجابة المباشرة عن الأسئلة، ويستهدف النموذج تنفيذ سير عمل متعددة الخطوات، ما يعني إمكانية استخدامه في مهام تتطلب تحليل المعلومات، وتنفيذ مجموعة من العمليات المتتابعة، ثم الوصول إلى نتيجة نهائية.

وتشمل المجالات التي تركز عليها جوجل:- (هندسة البرمجيات والبرمجة - الأمن السيبراني - التحليل المالي - التطبيقات القانونية - العلوم والرياضيات - التعامل مع البيانات والرسوم البيانية - تحليل الفيديو - المهام التي تعتمد على السياق الطويل).

كيف يختلف عن النماذج التقليدية؟

تركز جوجل في Gemini 4 Argon، على الانتقال من نماذج تقدم إجابات نصية إلى أنظمة يمكنها المساعدة في تنفيذ مهام أكثر تعقيدًا واستمرارية، وتظهر أهمية ذلك في مجالات مثل تطوير البرمجيات.

ويمكن للنموذج التعامل مع مشكلات برمجية متعددة الخطوات، وكذلك في الأمن السيبراني، حيث تتطلب بعض المهام تحليل كميات كبيرة من البيانات وربط المعلومات ببعضها، وتختبر جوجل النموذج أيضًا في تطبيقات داخلية تشمل البرمجة وأبحاث الحوسبة الكمية، وتحسين أداء مراكز البيانات.

قدرات السياق الطويل

تعد من أبرز الجوانب التي تركز عليها جوجل، قدرة النموذج على التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات في جلسة واحدة، وبحسب الاختبارات التي نشرتها الشركة، سجل Gemini 4 Argon نتائج مرتفعة في اختبارات السياق الطويل، من بينها 99.70% في اختبار GraphWalks عند التعامل مع ما يصل إلى 128 ألف رمز، و84.20% في اختبار يتراوح بين 256 ألفًا ومليون رمز.

وتتيح قدرات السياق الطويل للنموذج، التعامل مع مستندات أو مجموعات كبيرة من المعلومات، دون الحاجة إلى تقسيمها إلى أجزاء صغيرة، وهو ما يمكن أن يكون مفيدًا في التطبيقات البحثية والقانونية والبرمجية.

أداء في البرمجة والمهام المتخصصة

وضعت جوجل النموذج أمام مجموعة من اختبارات الأداء في مجالات مختلفة، وفي البرمجة، حقق Gemini 4 Argon نسبة 77.90% في اختبار DeepSWE v1.1، و91.90% في Vibe Code Bench، وفق الأرقام التي أعلنتها الشركة.

وسجل النموذج نتائج متقدمة في مجموعة من الاختبارات الخاصة بالمهام المالية والقانونية واستخدام الوكلاء الذكيين، إلى جانب اختبارات العلوم والرياضيات، ولكن النتائج المنشورة لا تعني تصدر النموذج جميع الاختبارات؛ إذ حققت نماذج منافسة نتائج أعلى في بعض المعايير، وهو ما يعكس اختلاف نقاط القوة من اختبار إلى آخر.

منافسة مع OpenAI وAnthropic

يأتي إطلاق Gemini 4 Argon، في ظل منافسة قوية بين شركات تطوير الذكاء الاصطناعي، خصوصًا جوجل وOpenAI وAnthropic، وبحسب معايير الأداء التي نشرتها جوجل، تمت مقارنة النموذج مع نماذج مثل GPT-6 Astra من OpenAI وClaude Opus 5.5 من Anthropic.

وأظهرت النتائج تفوق Argon في عدد من الاختبارات، بينما تصدرت النماذج المنافسة اختبارات أخرى، ما يجعل المقارنة مرتبطة بنوع المهمة والمعيار المستخدم في التقييم.

لماذا تبدأ جوجل بطرح محدود؟

لم تطرح جوجل Gemini 4 Argon لجميع المستخدمين حتى الآن، وإنما بدأت إتاحته لعدد مختار من شركاء الأمن السيبراني، ويتيح هذا النهج اختبار النموذج في بيئات عملية قبل التوسع في استخدامه، خصوصًا أن النماذج المخصصة للمهام المعقدة، تحتاج إلى تقييم ليس فقط من خلال الاختبارات القياسية، ولكن أيضًا من خلال استخدامها في ظروف العمل الفعلية، وتقول جوجل إنها تستخدم النموذج داخليًا في مجموعة من المهام، كما تختبره مع شركاء في مجال الأمن السيبراني استعدادًا لطرح أوسع.

هل أصبح متاحًا للجميع؟

لا طرح Gemini 4 Argon في المرحلة الحالية محدود، ولم تعلن جوجل موعدًا نهائيًا لإتاحته على نطاق واسع للمستهلكين والمطورين، ويمثل ذلك المرحلة الأولى من تقديم النموذج، بينما ستحدد نتائج الاختبارات والاستخدامات العملية، ومدى جاهزية البنية التحتية الخطوات التالية في عملية طرحه.