أطلقت جوجل اليوم ثلاثة نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي: Gemini 3.6 Flash و 3.5 Flash-Lite و 3.5 Flash Cyber. لم يكن هذا ما توقعه معظم الناس.
بعد الكشف عن Gemini 3.5 Flash في مؤتمر Google I/O 2026 في مايو والوعد بإصدار Pro في غضون شهر، فات جوجل بهدوء الموعد النهائي الخاص بها. تم تأجيل Gemini 3.5 Pro لأنه لم يحقق الأهداف الداخلية، وفقًا لبلومبرغ، خاصة في مهام البرمجة. أسفرت محاولة في أواخر يونيو لإصلاحه عن طريق تحديث بيانات التدريب—مجموعات البيانات الضخمة التي يتعلم منها النموذج—عن نتائج مخيبة للآمال. انخفض سهم Alphabet بنحو 4.4% بعد التقرير، مما أدى إلى محو ما يقدر بنحو 200 مليار دولار من القيمة السوقية في جلسة واحدة.
آخر نموذج من فئة Pro أطلقته جوجل كان خليفة Gemini 3، وهو Gemini 3.1 Pro، في فبراير الماضي.
سلسلة Flash هي مجموعة جوجل من النماذج المحسّنة للسرعة—سريعة وفعالة من حيث التكلفة، ومصممة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي برامج تعمل بشكل شبه مستقل للتعامل مع مهام مثل إدارة المستندات، ومعالجة خطوط أنابيب البيانات، أو تصفح الويب دون تدخل بشري في كل خطوة. أما نماذج Pro فهي المحركات القوية: أبطأ وأغلى، ومصممة للتفكير المعقد حيث تكون القوة الخام أهم من السرعة.
Gemini 3.6 Flash هو الإصدار الرئيسي. يستخدم عدد توكنات إخراج أقل بنسبة 17%—التوكنات هي الوحدة الأساسية التي يعالجها الذكاء الاصطناعي، أي ما يقرب من ثلاثة أرباع الكلمة—مقارنة بـ 3.5 Flash، وفقًا لمؤشر التحليل الاصطناعي. كما أنه أرخص: 1.50 دولار لكل مليون توكن إدخال و 7.50 دولارات لكل مليون توكن إخراج، بانخفاض عن 9 دولارات من جانب الإخراج لـ 3.5 Flash. بالنسبة للشركات التي تشغل الوكلاء على نطاق واسع، يتراكم هذا الفارق بسرعة.
في المعايير القياسية—الاختبارات الموحدة التي تقيّم الذكاء الاصطناعي بنسبة المهام المنجزة بشكل صحيح—حقق 3.6 Flash نسبة 49% في DeepSWE v1.1، الذي يختبر هندسة البرمجيات طويلة الأمد مثل بناء وتصحيح قواعد الأكواد الكاملة، مقابل 37% لـ 3.5 Flash. وفي MLE-Bench، وهو اختبار هندسة التعلم الآلي، سجل 63.9% مقابل 49.7%. وتصدر القائمة في OSWorld-Verified—وهو اختبار يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي بشاشة الكمبيوتر لإكمال مهام حقيقية—بنسبة 83.0%، متفوقًا على Claude Sonnet 5 (81.2%) و GPT-5.6 Luna (72.6%).
لا يزال المنافسون في نفس الفئة يتصدرون في أماكن أخرى: يسجل GPT-5.6 Luna نسبة 67% في DeepSWE و 84.7% في Terminal-Bench 2.1، الذي يختبر البرمجة الطرفية للوكلاء. يتصدر Claude Sonnet 5 أعمال المعرفة في GDPval-AA v2—وهو معيار يتم تقييمه على مقياس تصنيف إيلو مثل الشطرنج، حيث تعني الأرقام الأعلى أداءً أفضل في المهام الواقعية—بـ 1607 مقابل 1421 لـ 3.6 Flash.
جربنا النموذج للبرمجة وكانت النتائج... مخيبة للآمال على أقل تقدير.
انتهى اختبار البرمجة البسيط بملف غير قابل للاستخدام. لم يتم تنسيق HTML بشكل صحيح، ولم يتم عرض العناصر بشكل صحيح. لم تنجح المحاولات اللاحقة لبرمجة حلول بشكل حدسي لحل المشكلات.
طلبنا من Deepseek تحويل النموذج الأول إلى شيء قابل للعب ببساطة عن طريق إصلاح الأخطاء. لقد حددت 11 خطأ وطبقت 8 إصلاحات رئيسية، مما أدى إلى لعبة جيدة.
إصلاحات Deepseek الطفيفة أصلحت اللعبة، مما يعني أن تفكير Gemini الأساسي كان صحيحًا، لكن التفاصيل والأخطاء جعلت النتيجة غير مفيدة. استعد لجلسات برمجة حدسية طويلة باستخدام نموذج رخيص ولكنه ضعيف الأداء إذا كنت تنوي استخدام النموذج لذلك.
النموذج الثاني الذي أطلقته جوجل، Gemini 3.5 Flash-Lite، مصمم بحتة للحجم: 350 توكن إخراج في الثانية بسعر 0.30 دولار لكل مليون توكن إدخال و 2.50 دولار لكل مليون توكن إخراج. وهو يستهدف خطوط أنابيب ذات إنتاجية عالية—مثل معالجة المستندات على نطاق واسع أو أنظمة البحث القائمة على الوكلاء—ويتفوق على نموذج 3 Flash الأقدم في مهام البرمجة الرئيسية، بما في ذلك Terminal-Bench 2.1 (54% مقابل 31%)، على الرغم من كونه أرخص بكثير.
يمكن أن يكون أيضًا أداة رائعة لتكثيف الجلسات (تحليل الجلسات الطويلة واستخلاص العناصر الرئيسية لضمان عدم انهيار وكيلك بسبب الضوضاء) لأولئك الذين يعتمدون على Hermes و Openclaw.
النموذج الثالث، Gemini 3.5 Flash Cyber، لن يكون متاحًا للجمهور. تقصر جوجل استخدامه على الحكومات والشركاء المعتمدين الذين يحتاجون إلى العثور على نقاط الضعف في البرمجيات وإصلاحها—وهي قدرة ذات استخدام مزدوج لا تشعر الشركة بالراحة في إطلاقها على نطاق واسع.
في غضون ذلك، فريق DeepMind من جوجل يمضي قدمًا بالفعل. أكدت جوجل في الإعلان الرسمي أنها بدأت "أكثر مراحل التدريب المسبق طموحًا لدينا حتى الآن، لـ Gemini 4،" والفريق يروج له بالفعل بحماس.
التدريب المسبق هو المرحلة التأسيسية التي يتعلم فيها النموذج من مجموعات بيانات ضخمة قبل بدء الضبط الدقيق الخاص بالمهام—مما يعني أن Gemini 4 قيد البناء، وليس مجرد تخطيط.
لقد بدأنا أكثر مراحل التدريب المسبق طموحًا لدينا حتى الآن، لـ Gemini 4، ونحن متحمسون للتقدم : )
— لوجان كيلباتريك (@OfficialLoganK) 21 يوليو 2026
يتوفر كل من 3.6 Flash و 3.5 Flash-Lite اليوم في تطبيق Gemini و Google AI Studio وعبر واجهة برمجة التطبيقات (API). سيتم إطلاق Gemini 3.5 Pro، وفقًا لجوجل، "بمجرد أن يصبح جاهزًا،" مهما كان ذلك الوقت.
