أعلنت جوجل عن ثلاثة نماذج جديدة ضمن عائلة Gemini، تستهدف تحسين سرعة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة تشغيلها، وتطوير قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي في البرمجة وتحليل البيانات والأمن السيبراني.
النموذج الأول هو Gemini 3.6 Flash، الذي تصفه جوجل بأنه نموذج عملي يمكن الاعتماد عليه في معظم المهام اليومية والمتقدمة. يقدم النموذج تحسينات في البرمجة، وتحليل المستندات، وفهم الصور والرسوم البيانية، واستخدام الأدوات، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات.
كما أصبح النموذج أكثر كفاءة في استهلاك الرموز، إذ يستطيع الوصول إلى النتائج بعدد أقل من مراحل التفكير واستدعاءات الأدوات، ما قد يؤدي إلى تقليل زمن التنفيذ والتكلفة الإجمالية عند استخدامه داخل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يدعم Gemini 3.6 Flash التعامل مع النصوص والصور والصوت والفيديو والمستندات، بالإضافة إلى نافذة سياق كبيرة تصل إلى مليون رمز. كما حسّنت جوجل قدرته على التحكم في واجهات الكمبيوتر، ما يسمح للمطورين ببناء وكلاء يمكنهم التنقل بين التطبيقات والمواقع وتنفيذ المهام تلقائيًا.
أما النموذج الثاني، Gemini 3.5 Flash-Lite، فهو مصمم لتقديم أعلى سرعة ممكنة بأقل تكلفة. يناسب هذا النموذج المهام التي تحتاج إلى معالجة أعداد ضخمة من الطلبات، مثل الترجمة، والتلخيص، وتصنيف المحتوى، واستخراج البيانات من الفواتير والمستندات، وتحليل معلومات المنتجات.
ورغم أن كلمة Lite قد توحي بأنه نموذج محدود، فإنه حقق نتائج قوية في اختبارات البرمجة والسياق الطويل واستخدام الكمبيوتر، بل تفوق في بعض الاختبارات على نماذج Gemini أكبر وأقدم.
ويستطيع المطور التحكم في مستوى التفكير داخل Flash-Lite؛ حيث يمكن استخدام الحد الأدنى من التفكير في المهام البسيطة والمتكررة للحصول على استجابة أسرع، أو رفع مستوى التفكير عند تنفيذ المهام المعقدة متعددة الخطوات.
النموذج الثالث هو Gemini 3.5 Flash Cyber، وهو نموذج متخصص في الأمن السيبراني، صُمم لاكتشاف الثغرات البرمجية والتحقق منها والمساعدة على إصلاحها. وتستخدمه جوجل ضمن نظام CodeMender، الذي يعتمد على عدة وكلاء لفحص الأكواد وتجميع النتائج داخل تقرير أمني واحد.
لكن Flash Cyber لن يكون متاحًا للجميع في الوقت الحالي، بسبب إمكانية إساءة استخدام قدراته. ولذلك ستوفره جوجل بصورة محدودة للحكومات وبعض الشركاء الموثوقين.
وأكدت جوجل أيضًا أنها تختبر Gemini 3.5 Pro مع عدد من الشركاء، بينما بدأت بالفعل تدريب الجيل القادم Gemini 4. ويشير ذلك إلى أن المنافسة في سوق نماذج الذكاء الاصطناعي ستستمر في التركيز على السرعة والكفاءة والوكلاء المتخصصين، وليس فقط على حجم النموذج.
