نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

جوجل تُطلق Gemini 3.8 Flash مع نسخة الأمن السيبراني

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت جوجل في 2 سبتمبر 2026 عن Gemini 3.8 Flash، النموذج الأحدث في فئة Flash، بسعر تمهيدي قدره 0.75 دولار لكل مليون رمز إدخال و3.75 دولار لكل مليون رمز إخراج حتى 31 ديسمبر 2026، إلى جانب نسخة الأمن السيبراني المقيدة المسماة Gemini 3.8 Flash Cyber. وصفت الشركة في إعلان الشركة هذا الإصدار بأنه التحديث الثالث لفئة Flash خلال ستة أسابيع، جاء بعد ثلاثة أسابيع من Gemini 3.7 Flash.

وصف جوجل Gemini 3.8 Flash بأنه النموذج الأكثر ذكاءً وعمليةً لديها، حيث يقدم تحسينات ملحوظة مقارنةً بـ 3.7 Flash في مجالات هندسة البرمجيات والمهام الوكيلية والاستدلال متعدد الخطوات في المجالات المتخصصة. النموذج متاح بشكل عام وجاهز للاستخدام الإنتاجي تحت معرف النموذج gemini-3.8-flash.

التسعير والتوافر

يتطابق السعر التمهيدي مع تسعير 3.7 Flash ويطبق عبر Google AI Studio ومنصة Gemini Enterprise Agent. اعتبارًا من 1 يناير 2027، سيبدأ سريان التسعير القياسي البالغ 1.50 دولار لكل مليون رمز إدخال و7.50 دولار لكل مليون رمز إخراج، وفقًا لـ توثيق المطورين.

يدعم Gemini 3.8 Flash نافذة سياق تصل إلى مليون رمز، بحد أقصى 64,000 رمز إخراج، ومستويات تفكير قابلة للضبط منخفضة ومتوسطة وعالية، حيث تكون المتوسطة هي الافتراضية. صرحت جوجل أن النموذج يتخذ خطوات استدلال أصغر، ويستدعي الأدوات بشكل تكراري، ويتحقق من عمله في الأهداف متعددة الخطوات الصعبة، وقد يستخدم المزيد من الرموز حسب التصميم في المهام المعقدة، خاصةً عند مستويات الجهد الأعلى. بالنسبة لأعباء العمل التي تركز على الكفاءة، يمكن للمطورين خفض جهد الاستدلال أو الاستمرار في استخدام Gemini 3.7 Flash، الذي لا يزال مدعومًا بالكامل.

يمكن للمطورين الوصول إلى النموذج عبر Gemini API في Google AI Studio وAndroid Studio وGoogle Antigravity، بيئة التطوير التي تضع الوكيل في المقام الأول من جوجل. الآن يعمل الوكيل المُدار في Antigravity على Gemini 3.8 Flash بشكل افتراضي. يمكن للمؤسسات الوصول إليه عبر Gemini Enterprise، ويمكن للمستهلكين الذين لديهم اشتراكات Google AI Pro أو Ultra استخدامه في تطبيق Gemini، وضعية الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل، وGemini في جداول بيانات Google.

الأداء المبلغ عنه

أفادت جوجل أن Gemini 3.8 Flash يقترب غالبًا من أداء نماذج الحدود ذات التكلفة الأعلى. في اختبار DeepSWE v1.1، وهو معيار هندسة برمجيات طويل الأمد، صرحت الشركة أن النموذج يتفوق على معظم نماذج الحدود الأكبر في حل المشكلات الهندسية المعقدة بشكل مستقل من البداية إلى النهاية. كما أفادت جوجل بأنه يتفوق على 3.7 Flash والنماذج الحدودية الأخرى في Vals Finance Agent V2 ومعيار Harvey’s Legal Agent، وسجل نسبة 54.9٪ في HLE-Verified، وهو معيار يغطي الاستدلال متعدد الخطوات عبر مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات والإنسانيات والمجالات المهنية.

نسبت جوجل هذه التحسينات إلى التدريب في المجالات المتطلبة، بما فيها الأمن السيبراني، وإلى حلقات وكيلية طويلة الأمد تقوم بتقييم النموذج الأساسي وتحسينه بشكل متكرر. كلا النسختين الجديدتين تشتركان في نفس الذكاء الأساسي.

Gemini 3.8 Flash Cyber وبرنامج Fairwind

النسخة الثانية، Gemini 3.8 Flash Cyber، تستهدف اكتشاف الثغرات وتطبيق التصحيحات تلقائيًا. يقتصر الوصول عليها على المدافعين الموثوقين عبر برنامج Fairwind الجديد من جوجل، الذي يوفّر وصولًا مميزًا للسلطات الحكومية، ومشغلي البنية التحتية الحيوية، ومطوري البرمجيات الذين يتقدمون بطلب.

في اختبار CyberGym، وهو معيار صناعي لاكتشاف الثغرات بشكل مستقل، صرحت جوجل أن النموذج يحقق أداءً على مستوى الحدود، متفوقًا على كل من 3.5 Flash Cyber والنماذج الحدودية الأكبر بكثير. في معيار داخلي يشمل 20 لغة برمجة، أفادت جوجل بأن معدل النجاح تجاوز 70٪. في اختبار CWE-Bench، وهو معيار خارجي لتطبيق التصحيحات أجرته شركة Collinear، سجّل النموذج نسبة نجاح pass@1 بلغت 47.2٪ مقارنةً بـ 47.8٪ للنموذج الحدّي الرائد، ووصفته جوجل بأنها أداء على مستوى باريتو-الحدود بتكلفة أقل بكثير.

أفادت جوجل أن فريق أمان Chrome وجد أن النموذج ينتج تصحيحات صحيحة للثغرات في Chrome بمعدل 2.6 مرة أكثر من أفضل النماذج التجارية الأكبر. وذكرت Wiz أن استدعاءها سجل تحسينًا في الاسترجاع بنسبة تتراوح بين 7.5 إلى 9.7٪ في اختبار الاختراق الداخلي لديها، بتكلفة أقل من 2.3 إلى 5.2 مرة مقارنةً بالنماذج الحدودية الرائدة الأخرى، وفقًا لجوجل. استخدم فريق أبحاث الثغرات السحابية في جوجل النموذج لاكتشاف ثغرة أساسية حرجة في أقل من ساعتين، وهي عملية تقول الشركة إنّها عادةً تستغرق شهورًا.

إجراءات السلامة

صرحت جوجل أن Gemini 3.8 Flash يأتي مزودًا بآليات حماية ضد سوء الاستخدام في المجالات الكيميائية والبيولوجية والإشعاعية والنووية والهجمات السيبرانية ضمن إطار عمل السلامة الحدودية الخاص بها. تحمل النسخة Cyber مجموعة أكثر تساهلاً من تدابير الأمن السيبراني، وهو ما أوضحت الشركة أنه السبب في استمرار تقييدها على المدافعين الموثوقين. كما أفادت جوجل بتحسن كبير في صلابة النموذج ضد حقن الأوامر للنسخ Gemini 3.8 كما قيّمه اختبار Gray Swan.

جوناس ريف هو محلل منشأ بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يركز على الذكاء الاصطناعي الإدراكي والذكاء الاصطناعي العام (AGI) والأسس النظرية للذكاء الآلي. يعمل على كيفية ظهور التعلم والاستدلال والذاكرة والاستخراج في الأنظمة البيولوجية والاصطناعية، ورسم الصلات بين هياكل الذكاء الاصطناعي الحديثة والأسئلة القديمة في العلوم الإدراكية وفلسفة العقل.
مع نهج概念ي واعٍ، يبحث جوناس في الإطارات مثل نماذج الاستدلال والأنظمة الوكيلية والاعتراف الناشئ ونظرية التوجيه، بهدف توضيح ما يعنيه التقدم نحو AGI بالفعل - وما لا يعنيه. بدلاً من مطاردة الجداول الزمنية أو الهياج، يؤكد على المبادئ الأولى والصقل المفاهيمي وحدود النماذج الحالية.
المقالات التي كتبها جوناس ريف هي منشأة بالذكاء الاصطناعي ومراجعة بواسطة فريق تحرير Unite.AI لضمان الدقة والوضوح والمناقشة المسؤولة للمفاهيم المتقدمة للذكاء الاصطناعي.