الملخص:
بعد التحديث المتتالي لسلسلة Flash 3.5 إلى 3.8، تحتاج Google، التي لم تقدم بعد الإصدار Pro الرائد، إلى منتج ناجح لتحقيق الاستقرار في توقعات السوق. الجوزاء 4 أرجون، الذي أطلق بهدوء اختبارًا على نطاق صغير قبل أسبوعين، يتولى هذا الدور. الأرجون يعني الأرجون، وهو عديم اللون والرائحة ومستقر. غالبًا ما يوفر حاجزًا وقائيًا في العمليات الحرجة مثل اللحام وتصنيع أشباه الموصلات. إن تسميته بهذا الاسم تعكس احتياجات Google الحالية: لا مزيد من الحيل، بل إصدار قوي لتحقيق الاستقرار في الوضع.
تم الآن إطلاق Gemini 4 Argon رسميًا على مستوى العالم، والذي تم صقله لمدة ستة أشهر واختباره بواسطة أكثر من 100000 مستخدم داخلي لشركة Google.
وقال لوغان كيلباتريك، رئيس منتجات الذكاء الاصطناعي في جوجل، على منصات التواصل الاجتماعي إن هذه مجرد بداية لعصر الجوزاء 4. تم تصميم النموذج الجديد لمساعدة الأشخاص على التغلب على المشكلات الصعبة التي لم يكن بإمكانهم حتى تخيلها من قبل.
أطلقت Google، التي تم حثها لمدة نصف عام، موقعها الرئيسي الجديد
من منظور تحديد المواقع، يركز Gemini 4 Argon بشكل كامل على المهام العميقة المعقدة والمتعددة الخطوات في العالم الحقيقي، والتي تغطي مجالات مثل البرمجة والتمويل والقانون وأمن الشبكات والعلوم المتطورة. احتل الأرجون المركز الأول في مؤشر فالس، الذي يقيس الأداء في القطاعات الاقتصادية الرئيسية.
وفي قائمة مؤشر الذكاء الاصطناعي للتحليل، سجل الأرجون (عالي) 53 نقطة، وهو نفس المستوى الأقصى لكلود فابل 5.1 وGPT-6 Astra.
في قائمة Agent Arena الشاملة، يحتل Argon (عالي) المركز الخامس، خلف GPT-6 Astra (Max) وقبل Claude Sonnet 5.5 (Max).
من أجل دعم المهام عالية الكثافة لمسافات طويلة، قدمت Google حدًا موحدًا لرموز الإدخال والإخراج يصل إلى مليون رمز في واجهة برمجة التطبيقات هذه المرة، وأطلقت بروتوكول تجديد جديدًا.
بالمقارنة مع توقعات استهلاك طاقة الحوسبة العالية، فإن تسعير فترة الخصم الأولية لشركة Argon يعتبر قويًا للغاية. تبلغ تكلفة كل مليون رمز إدخال 2 دولار فقط، وكل مليون رمز مميز للمخرج تساوي 10 دولارات. يصل الخصم على المدخلات المخزنة مؤقتًا إلى 95%.
في الوقت الحالي، يمكن للمطورين الوصول إلى النموذج من خلال AI Studio وAndroid Studio وGemini API. يمكن لمشتركي Google AI Pro وUltra أيضًا استخدامه مباشرةً في تطبيقات Gemini والبحث في أنماط الذكاء الاصطناعي ومنصة تطوير الوكلاء Google Antigravity.
قبل طرحه في السوق، كان فريق الهندسة الداخلي في Google يعتبر الأرجون أداة الإنتاجية الرئيسية لديه.
في الأسابيع القليلة الماضية، وبمساعدة نموذج Argon على منصة Antigravity، شهد مهندسو Google زيادة تزيد عن 35% في عمليات إرسال أكواد الوكيل وانخفاضًا بنسبة الثلث تقريبًا في معدلات التراجع عن الأكواد.
يُظهر Argon درجة عالية من الاستقلالية في تحسين التعليمات البرمجية والنموذج. لقد ساعد فريق Chrome على إعادة بناء 6 ملايين سطر من التعليمات البرمجية القديمة في قاعدة تعليمات برمجية مكونة من 40 مليون سطر في غضون أسابيع، مما أدى إلى القضاء تمامًا على فئة من أعطال المتصفح.
بشرط معرفة الأهداف والقواعد المختصرة فقط، قامت بشكل مستقل بتحسين Google Agent Framework ADK بين عشية وضحاها، مما أدى إلى تقليل وقت إعداد الذاكرة للجلسة الطويلة بنسبة 40%؛ كما أنها زادت من سرعة الاستدلال الشامل للنموذج مفتوح المصدر Gemma 4 E2B بمقدار 2.85 مرة خلال بضعة أيام، مع الحفاظ على فقدان الجودة صفر.
سرعان ما امتدت هذه القدرة على التفكير بعيد المدى إلى عالم الأعمال والبحث العلمي والفيزياء.
في التقييمات المبكرة، قامت شركة Deloitte بقياس معدل إكمال المهام عبر الأدوات على المدى الطويل بنسبة 100%، ووجدت Kepler أن التقارير المالية المتعددة السنوات التي أنشأتها كانت متسقة بنسبة تزيد عن 99% مع نماذج المحللين البشريين، حتى أن شركة التكنولوجيا القانونية MinutaIA استخدمتها للكشف عن تفاصيل الحالة التي غاب عنها الخبراء البشريون.
فيما يتعلق بالبحث العلمي، لم يقتصر الأمر على تسريع الحسابات الكيميائية الكمومية وفك رموز تصحيح الأخطاء الكمومية فحسب، بل أكمل أيضًا تصميم خمسة إنزيمات جديدة في غضون ساعات قليلة، وساعد في العثور على أمثلة مضادة جديدة لـ "التخمين السعيد" للاندماج النووي.
في اختبار الذكاء المتجسد، قام بحساب المسارات المشتركة بشكل مستقل وكتب كود المحاكاة في غضون ساعات قليلة فقط من خلال مشاهدة مقاطع فيديو لبشر يلعبون بأكياس الرمل. تم نشره مباشرة على روبوت أبولو البشري وحقق سبع طلقات متتالية باستخدام الآلة الحقيقية. وفي الوقت نفسه، أعلنت جوجل أيضًا أنها ستوفر الوصول المجاني إلى Antigravity لمدة ستة أشهر لعشرات الآلاف من العلماء حول العالم.
مع توسيع الإمكانيات، قامت Google بنشر حزمة الأمان الأكثر صرامة. من خلال تقديم مراقبة في الوقت الفعلي لخطوات الاستدلال، تم تقليل نسبة النماذج التي تستخدم اختصارات غير مصرح بها في اختبارات البرمجة إلى 2%، كما انخفض معدل نجاح هجمات حقن الكلمات السريعة غير المباشرة إلى 0.7%.
خيار آخر للذكاء الاصطناعي عالي المستوى، ونقطة واحدة أقل للمستخدمين لتغطية نفقاتهم
مع التحرير الكامل لأذونات النماذج، توافد المطورون ومدونو التكنولوجيا من جميع أنحاء العالم على الفور إلى النظام الأساسي لإجراء اختبارات فعلية. أصبح بناء الفضاء ثلاثي الأبعاد والمحاكاة الفيزيائية وكفاءة التشغيل محور الدفعة الأولى من الاختبارات.
في العروض التوضيحية الرسمية، يستطيع Argon كتابة محرك تتبع الأشعة ثلاثي الأبعاد من الصفر باستخدام لغة Python النقية، أو تحويل صورة مكتبك إلى لعبة سباق مصغرة. وقد تم تأكيد هذه القدرة على التفكير المكاني والتشفير بشكل حدسي في القياسات الفعلية من قبل مستخدمي الإنترنت.
أطلق عليه المدون بهافي اسم الوحش، حيث يُظهر غرفة دراسة مشمسة مبنية في ملف متصفح واحد بدون أصول خارجية ثلاثية الأبعاد ومحركات ألعاب، ويعتمد كليًا على كود رياضي، مع انعكاسات ضوء وظل واقعية وتفاصيل واقعية للجبال خارج النافذة؛
في الاختبار الأعمى المكون من أربعة أطراف لـ "حوت ثلاثي الأبعاد يقفز خارج الماء"، تفوقت الصورة الواقعية لأرجون بشكل واضح على كلود أوبوس 5.5، وجي بي تي-6 أسترا، وكيمي كيه 3.
الجيل التفاعلي حساس أيضًا. استخدم المستخدم Ashutosh بضع كلمات سريعة فقط لإنشاء لعبة إبحار على الجزيرة بأنماط مائية واقعية وتحكم فعلي؛
استغرقت كتلة الراتنج المصغرة التي اختبرها المطور Adit_Yah 13 دقيقة فقط و2% من الحصة الأسبوعية لإكمال الواجهة القابلة للتعديل بما في ذلك التأثيرات المادية الكاوية والأمواج والهلام.
في تفكيك المهام الشاملة المعقدة، طلبت المستثمرة جوستين مور من شركة أرجون إنشاء متحف كمبيوتر تفاعلي لشركة أبل دون تقديم أي بيانات رسومية.
التقط النموذج الناتج صور Mac من الأرشيف بشكل مستقل، وكتب أدواته الخاصة لتنظيف الصور، وسحب بيانات مواصفات الأجهزة الممتدة على مدار 50 عامًا، وأخيرًا أنشأ صفحة ويب لتدفق الغلاف ثلاثي الأبعاد مع واجهة مستخدم تنزلق وتتشوه بمرور الوقت.
أجرينا أيضًا اختبارات فعلية على بناء كود Argon المعقد والكتابة الإبداعية الصينية لأول مرة.
في اختبار الكود، كان مطلوبًا استخدام Three.js وTypeScript لإنشاء نموذج أولي للعبة حركة "لا مثيل لها" على الطراز الورقي في ساحة المعركة القديمة تتضمن طبقات منطقية، وتحديد التحرير والسرد، وشاشة HUD كاملة. تم الانتهاء من المشروع النهائي بدرجة عالية، وكانت الصور القتالية الفعلية والمؤثرات التفاعلية جيدة جدًا.
في اختبارات الكتابة الصينية مثل وصف الجو الحسي للسوق الرطب قبل العاصفة الممطرة ومنظور القط البرتقالي في محل بيع الكتب، يواصل النموذج الجديد المستوى المستقر لسلسلة فلاش الجيل السابق.
ولقد تحسن أسلوب الكتابة بشكل ملحوظ، كما تم تقليل عادة تراكم المفردات الكبيرة في الماضي كثيرًا.
إن المواجهة المباشرة مع النماذج الكبيرة المتطورة الأخرى توضح بشكل كامل سرعة أرجون ومزاياه السعرية.
استخدم فريق AIHubmix نفس الكلمات السريعة من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) لاختبار إنشاء مشاهد ليلية للمباني القديمة على طراز البكسل على Gemini 4 Argon وGPT-6 Astra. وأظهرت النتائج أن GPT-6 Astra استغرق 25 دقيقة وبتكلفة تصل إلى 11 دولارًا أمريكيًا، بينما أكمل Argon المهمة في 3 دقائق فقط وبتكلفة منخفضة تصل إلى 0.50 دولارًا أمريكيًا، كما أن مستويات الألوان وتفاصيل الضوء والظل في الصورة لم تكن أقل جودة.
في مقارنات متعددة مع Claude Opus 5.5، أظهر Argon أيضًا أداءً عالي التكلفة للغاية.
وضع المدون روبنز سوتو نموذجين لنفس المهمة: إنشاء رسوم متحركة سينمائية ثلاثية الأبعاد تشرح كيفية عمل محرك كهربائي على طراز تسلا. في هذا الاختبار، بلغت تكلفة بناء Argon 3.83 دولارًا أمريكيًا، أي أقل بكثير من تكلفة بناء Opus 5.5 البالغة 16.36 دولارًا أمريكيًا.
استخدم مراجع آخر، براناف ريدي، Three.js لاختبار محاكاة القتال والحركة لروبوت بشري ثلاثي الأبعاد. انطلاقًا من اكتمال الواجهة التفاعلية التي تم إنشاؤها وسلاسة حركات المفاصل، تجاوز الأرجون Opus 5.5 في العديد من المؤشرات الرئيسية.
ومع ذلك، فإن الجيل الأول من الأرجون لم يكن مثاليًا في جميع السيناريوهات.
عند مقارنة توليد المشهد ثلاثي الأبعاد لـ "Godzilla vs. Kong"، أشارت وكالة الاختبار AI/ML API إلى أنه على الرغم من أن تكلفة استدعاء Argon (4.22 دولارًا) أقل بكثير من تكلفة استدعاء GPT-6 Astra (23.82 دولارًا)، إلا أنه لا يزال هناك مجال واضح لتحسين جودة الصورة والاستعادة المورفولوجية لنماذج بيولوجية معقدة محددة.
من البيانات الهندسية الأساسية التي تم الكشف عنها رسميًا إلى التقييم الواقعي المنتشر عبر الشبكة بأكملها، يمكن ملاحظة أن أسلوب لعب Google في جيل Gemini 4 قد شهد تغييرًا كبيرًا.
لم تعد مهووسة بمهارات الدردشة والمحادثة البسيطة، ولكن من خلال تقليل تكاليف الاستدلال، وإطالة نوافذ السياق، وتعزيز استدلال الكود والفيزياء المكانية، يمكن حقًا إدراج النماذج الكبيرة في مكتبات الأكواد على المستوى الصناعي، والمختبرات العلمية، وخطوط أنابيب الإنتاج.
بالنظر إلى أن حساب كلود محظور بشدة وأن ChatGPT يسيل لعابه بشكل متكرر، فإن Gemini 4 Argon، بقدراته الشاملة وسعر واجهة برمجة التطبيقات (API) المعقول، يعد بلا شك مطرًا في الوقت المناسب، مما خفف بشكل كبير من قلق أدوات الإنتاجية اليومية وعزز حقًا قوة الأصدقاء.
في مواجهة استهلاك طاقة الحوسبة الناجم عن التفكير عالي الكثافة، لا يبدو أن Google، "المالك"، لديها فائض كبير.
وفقًا لأحدث قواعد الوصول الرسمية السارية، يتم حاليًا تعيين المستخدمين غير المدفوعين لنموذج التخصيص التلقائي للنظام افتراضيًا. تتم معالجة معظم الطلبات بواسطة أخف برنامج Flash-Lite. بمجرد إيقاف تشغيل التحديد التلقائي، يمكن استخدام Flash-Lite فقط بشكل دائم.
وفي الوقت نفسه، تحول تطبيق Gemini بالكامل إلى آلية حد طاقة الحوسبة الديناميكية التي يتم تحديثها كل 5 ساعات وترتبط بالحد الأعلى الأسبوعي. سيؤدي رفع مستوى التفكير باستخدام البحث العميق أو استدعاء النموذج الرئيسي إلى تسريع استهلاك الحصة. إذا كنت ترغب في الاستمتاع بالنسخة الكاملة من الإمكانيات، فلا يزال بإمكانك تجنب عتبة الدفع وفقًا للمستويات.
ولكن على أية حال، تمامًا مثل الدور الذي يلعبه الأرجون في التصنيع الصناعي، فإن تطبيق Gemini 4 Argon أتاح أخيرًا لشركة Google إعادة إنشاء خط دفاع قوي على جدول النماذج العليا.
التعليقات