"هلع جيميني" يعود ليجتاح العالم مرة أخرى! جوجل(GOOGL.US)Deep Think "ترقية قوية" تستهدف مباشرة المشاريع البحثية الكبرى

شركة جوجل الأمريكية العملاقة للتكنولوجيا (GOOGL.US) قامت بترقية كبيرة لنموذج الذكاء الاصطناعي Gemini 3 الذي يحظى بشعبية عالمية، خاصة لميزة Deep Think (التفكير العميق)، حيث حققت هذه الترقية إنجازات ملحوظة في مجالات العلم، البرمجة، البحث والهندسة. وتهدف هذه التحديثات إلى معالجة العديد من التحديات المعقدة في مجالات البحث العلمي والهندسة الحديثة، مما أشعل موجة جديدة من جنون “Gemini AI” التي اجتاحت العالم. وأكدت شركة جوجل في بيان رسمي أن نمط Deep Think الجديد أصبح متاحًا الآن لمشتركي منتجات الذكاء الاصطناعي من سلسلة Gemini 3 ضمن تطبيقات Gemini، ويُقدم لأول مرة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ Gemini لتمكين بعض الباحثين والمهندسين والشركات الكبرى من الوصول إلى وظيفة Deep Think.

ووفقًا لمعلومات جوجل، فإن المستخدمين المشتركين في خدمة Gemini 3 المحدثة يمكنهم من خلال نمط Deep Think تحويل الرسوم التخطيطية إلى أشياء مادية قابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد. يمتلك Deep Think قدرات قوية على تحليل الرسوم، ونمذجة الأشكال المعقدة للغاية، وإنتاج ملفات قابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد لصنع الأشياء المادية.

وفي منشور على مدونة يوم الخميس، ذكرت الشركة: “بالإضافة إلى أدائه المتقدم، يهدف Deep Think أيضًا إلى دفع التطبيقات العملية، بحيث يتمكن الباحثون من تفسير البيانات المعقدة بشكل عميق، والمهندسون من نمذجة الأنظمة الفيزيائية المعقدة عبر البرمجة والكود. والأهم من ذلك، نحن نعمل على إحضار Deep Think إلى الأماكن التي يحتاجها الباحثون والممارسون أكثر — بدءًا من واجهات برمجة التطبيقات مثل Gemini API.” وأكدت جوجل في مدونتها.

وتعمل جوجل على دفع نموذج Deep Think من مستوى “الاستنتاج العالي القوة والمجرد” إلى مستوى “محرك استنتاج متخصص يمكن تطبيقه في عمليات البحث العلمي والهندسة الواقعية”، مع التركيز على مساعدة الباحثين والمهندسين على الاقتراب بشكل أسرع من نتائج قابلة للتحقق وخطط قابلة للتنفيذ، خاصة في سيناريوهات ذات حدود غير واضحة، وبيانات غير مكتملة، ودوال هدف معقدة.

وتتجلى إشارات هذه الترقية بشكل واضح من خلال نتائج تقييمات صارمة، حيث حقق النموذج 48.4% في اختبار Humanity’s Last Exam (بدون أدوات)، و84.6% في اختبار ARC-AGI-2 الذي تم التحقق منه من قبل مؤسسة ARC Prize، وحصل على تصنيف Elo قدره 3455 في منصة Codeforces للمسابقات البرمجية. وتُظهر هذه النتائج ارتفاعًا متزامنًا في قدرات “الاستنتاج الأكاديمي، والاستنتاج المجرد، وتنفيذ الخوارزميات الهندسية”.

والأهم من ذلك، أن نقاط قوة Deep Think لم تعد تقتصر على الرياضيات والبرمجة فقط، حيث كشفت جوجل عن أدائه المتميز في المسابقات الدولية للفيزياء والكيمياء لعام 2025، حيث وصل إلى مستوى “ميدالية ذهبية” في الاختبارات التحريرية، وحقق نسبة 50.5% في اختبار CMT-Benchmark (نظرية الحالة الصلبة)، وهو اختبار أكاديمي أكثر تخصصًا. من خلال هذه القدرات، بدأ النموذج يمتلك مزيجًا من “الحدس الفيزيائي، والاستنتاج الهيكلي الكيميائي، والتعبير الرياضي الرسمي، والحل البرمجي” المطلوب لحل المشكلات العلمية متعددة التخصصات، وليس مجرد تحسين في نوع معين من الأسئلة.

وكانت نسخة Deep Think من نموذج Gemini 3 قد أُطلقت رسميًا في نوفمبر 2025 كجزء من حزمة منتجات تطبيقات Gemini 3.

“اختبار البشرية الأخير” يرفع سقف الأداء

وبحسب المعلومات، فإن النسخة المحدثة من Deep Think أظهرت أداءً أفضل في العديد من الاختبارات المعتمدة أكاديميًا. ففي اختبار Humanity’s Last Exam (HLE، بدون أدوات)، سجل النموذج رقمًا قياسيًا جديدًا بنسبة 48.4%، وهو معيار يهدف إلى اختبار حدود قدرات النماذج المتقدمة الحالية. وأشارت جوجل إلى أن أداء Deep Think في هذا الاختبار فاق جميع النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي التي تم الإعلان عنها سابقًا، ووصفته بأنه “معيار جديد” في هذا المجال. ويعني ذلك أن النموذج تفوق على الإصدارات السابقة من النماذج المنافسة، مما يجعله رائدًا في هذا المجال.

كما أشاروا إلى أن النموذج حقق 84.6% في اختبار ARC-AGI-2، وهو معيار مهم لمهام الاستنتاج، وتم التحقق من ذلك من قبل مؤسسة ARC Prize. بالإضافة إلى ذلك، حصل على تصنيف Elo قدره 3455 في منصة Codeforces للمسابقات البرمجية، وذكروا أن النموذج في العام الماضي وصل إلى مستوى الميدالية الذهبية في بطولة العالم للرياضيات والبرمجة.

وبالإضافة إلى التحديات الرياضية الصعبة والبرمجة التنافسية، أظهرت نسخة Deep Think من نموذج Gemini 3 أداءً متميزًا في مجالات العلوم الأوسع، مثل الكيمياء والفيزياء. وأكدت الشركة أن النموذج المحدث حقق نتائج قوية في الاختبارات التحريرية للمسابقتين الدوليتين للفيزياء والكيمياء لعام 2025، حيث وصل إلى مستوى “ميدالية ذهبية”. كما أظهر مهارات مذهلة في الفيزياء النظرية المتقدمة، حيث حصل على 50.5% في اختبار CMT-Benchmark.

وتتنافس شركة جوجل مع العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك ChatGPT من OpenAI وClaude من شركة Anthropic.

نسخة Deep Think المحدثة، وقود موجة “Gemini” العالمية الجديدة

لا تقتصر ترقية Gemini 3 Deep Think على مجرد ترويج لكونه “نموذج أكثر قوة”، بل هي خطوة واضحة نحو تحويل “الاستنتاج عالي القوة” إلى منتج ملموس، مع توسيع نطاق التطبيق من الإجابة على الأسئلة وكتابة الكود إلى عمليات البحث العلمي والهندسة على نطاق واسع. وعرّفت جوجل في بيانها الرسمي هذا النموذج بأنه “نمط استنتاج مخصص” يهدف إلى مواجهة التحديات العلمية والبحثية والهندسية، مع إبراز إنجازاته في اختبار Humanity’s Last Exam (48.4% بدون أدوات) ونتائج 84.6% في ARC-AGI-2، حيث يجمع بين “مؤشرات أداء صارمة” و"سيناريوهات تطبيق واضحة"، مما يسهل جذب الاهتمام من قبل المجتمع المطور والمؤسسات.

ومن الناحية التقنية، فإن جوهر Deep Think لا يكمن في “تخزين المزيد من المعرفة”، بل في هيكلة عمليات الاستنتاج وزيادة القدرة على الاستنتاج بشكل قابل للتوسع. فهو يستخدم استنتاجات تكرارية لاستكشاف فضاءات فرضيات متعددة بشكل متزامن، ويعمل في دورة مغلقة من “التوليد — التحقق — التصحيح” التي تقترب من الحلول بشكل مستمر. كما كشفت شركة DeepMind التابعة لجوجل عن نظام وكيل بحثي يعتمد على Deep Think (مثل الاسم الداخلي Aletheia)، يستخدم مدققًا منطقيًا يعتمد على اللغة الطبيعية للكشف عن الثغرات المنطقية، وتحفيز إعادة الكتابة أو إعادة البناء من جديد. وتُعد هذه الآليات من “التحقق القوي والدورات القوية” جوهرية في دفع الذكاء الاصطناعي من مجرد “القدرة على الكلام” إلى “القدرة على البحث العلمي والهندسة”.

وفي الختام، فإن ترقية النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي من جوجل لا تقتصر على إطلاقه لمشتركي تطبيقات سلسلة Gemini، بل تتعداه إلى توفير وصول مبكر عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ Gemini للباحثين والمهندسين والشركات، مع إشارات إلى تعاون محتمل مع خطة Vertex AI المبكرة. وهذا يسهل دمجه في سلاسل البحث والتطوير في الشركات، مثل تحليل البيانات، والنمذجة والمحاكاة، وتوليد الكود لمحاكاة الأنظمة الفيزيائية، والتجارب الآلية، وتكرار التصاميم. ومع قدرات العرض القوية مثل “الرسوم التخطيطية إلى ملفات قابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد”، فإن النموذج يمتلك خصائص منتجاتية قادرة على إثارة الاهتمام والانتشار الواسع.