الذكاء الاصطناعي · مقال
جيميني 4 أرجون: كيف يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي الرائد الجديد من جوجل وما الذي يفعله
نُشر:
باختصار
جيميني 4 أرجون هو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي رائد من جوجل، تم إطلاقه عالمياً في 13 أكتوبر 2026، مصمم للعمل الطويل متعدد المراحل في البرمجة والقانون والمالية والأمن السيبراني والعلوم والروبوتات. يقرأ ويكتب ما يصل إلى مليون رمز في ممر واحد وهو مدمج بالفعل في أدوات مثل GitHub Copilot و Google Antigravity.
هذه النسخة ترجمة آلية للنص الأصلي (English). اقرأ النص الأصلي
أطلقت جوجل جيميني 4 أرجون للمطورين والشركات والمستهلكين في جميع أنحاء العالم في 13 أكتوبر 2026، وفقاً لإعلان الشركة الخاص على مدونة جوجل. تصف الشركة النموذج بأنه نموذج رائد موجه نحو "العمل العميق" - المهام المعقدة والمتعددة الخطوات في البرمجة والتمويل والعمل القانوني والأمن السيبراني والعلوم - بدلاً من التبادلات البسيطة للسؤال والإجابة.
ما الذي تم بناء جيميني 4 أرجون للقيام به
وفقاً لمنشور إطلاق جوجل، يجمع أرجون بين التفكير العميق على المهام متعددة الخطوات مع الفهم متعدد الأشكال للمستندات والصور والبيئات المكانية، بالإضافة إلى القدرة على العمل كوكيل برمجي مستقل. يدعم النموذج ما تسميه جوجل حد موحد لـ "مليون رمز" للإدخال والإخراج، مما يعني أن التبادل الواحد يمكنه قراءة وإنشاء كميات كبيرة جداً من النصوص أو الكود أو البيانات دون فقدان السياق.
تقول جوجل أن أرجون يحتل المركز الأول في مؤشر Vals، وهو معيار تقول الشركة أنه يقيس الأداء على المهام الاقتصادية المهمة مثل التمويل والبرمجة والعمل القانوني وإعداد الضرائب. تستشهد الشركة أيضاً بدرجة 87% على معيار Embodied Reasoning (ERQA)، الذي يختبر حل المشاكل المكانية والفيزيائية، وتقول أن أرجون أظهر معدل فتح ثغرة أقل من 1% في اختبارات red-teaming المتعلقة بالأسلحة البيولوجية.
البرمجة: من قاعدة أكواد Chrome إلى GitHub Copilot
يسمي إعلان جوجل عدة حالات استخدام داخلية وخاصة بالعملاء: استخدم المهندسون أرجون للمساعدة في فصل مجلد موروث يبلغ حوالي 6 ملايين سطر من ميزات المتصفح من داخل قاعدة أكواد Chromium الأكبر، التي تبلغ حوالي 40 مليون سطر، وأفادت مهمة تحسين سير عمل Python بتقليل وقت تحضير الجلسة بنسبة 40%. يقال أن تطبيق الكيمياء الكمومية عمل بسرعة 2.3 مرة أسرع بمساعدة أرجون.
في 13 أكتوبر 2026، أعلنت GitHub أن جيميني 4 أرجون أصبح متاحاً بشكل عام داخل GitHub Copilot لخطط Pro+، Business و Enterprise، قابلة للاختيار من محدد النموذج في Visual Studio Code و Visual Studio و Copilot CLI و JetBrains IDEs و Xcode و Eclipse، وفقاً لسجل تغييرات GitHub. تقول GitHub أنه في اختبارها المبكر، حل أرجون مزيداً من مهام معايير البرمجة من نماذج Gemini السابقة، مع أكبر مكاسبه في Copilot CLI، وأنه يتحقق من عمله بواسطة اختبار الحالات الحدودية قبل الانتهاء. يعمل الفواتير لمستخدمي Copilot على أسعار قائمة على الاستخدام بمعدلات قائمة مقدم الخدمة.
الروبوتات والتفكير المادي
يركز منشور منفصل على مدونة Google Developers على تطبيقات أرجون في الروبوتات. تقول جوجل أن النموذج يمكنه ترجمة لقطات كاميرا الروبوت الحقيقية أو فيديو منظور الإنسان أو حتى الرسوم المرسومة بخط اليد إلى بيئات محاكاة معايرة فيزيائياً، عملية تسميها "Real2Sim." في عرض توضيحي واحد، وجّه أرجون روبوت Boston Dynamics Spot رباعي الأرجل لاسترجاع والتخلص من شيء بعد ممارسة المهمة داخل محاكاة فيزياء MuJoCo.
تقول جوجل أيضاً أن أرجون يمكنه إنشاء بيانات تدريب اصطناعية داخل المحاكاة لتحسين نماذج التحكم الأخرى بالروبوت، محتجة بأن معدل نجاح مهمة نموذج رؤية-لغة-إجراء واحد ارتفع من 56% إلى 75% بعد التدريب على البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أرجون. يتم تحديد النموذج في أدوات المطورين باسم gemini-4-argon وللعمل على الروبوتات، يتوفر من خلال Google AI Studio و Google Antigravity لمشتركي Google AI Ultra، وعبر الطبقة المدفوعة من Gemini API.
كيف يقارن مع النماذج المنافسة
وجدت عمليات تتبع معايير مستقلة نشرتها موقع التعليم الذي يركز على الذكاء الاصطناعي DataCamp، والذي جمع درجات جوجل المنشورة جنباً إلى جنب مع الإطلاقات المنافسة، أن أرجون يقود على مهام العمل المعرفي والسياق الطويل ولكن يتخلف عن النماذج المنافسة في بعض معايير البرمجة النقية والقائمة على الطرفية.
| المعيار | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| مؤشر Vals (مهام الأعمال) | 68.9 | 67.0 | 63.1 |
| DeepSWE v1.1 (هندسة البرمجيات) | 77.9 | 74.2 | 74.1 |
| GraphWalks, 256K–1M tokens (السياق الطويل) | 84.2 | 66.8 | 71.8 |
| معيار Harvey Legal Agent | 19.6 | 3.8 | 5.4 |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.4 | 66.4 | 58.2 |
لاحظ تحليل DataCamp أيضاً أن سعر API القياسي لأرجون البالغ 4 دولارات لكل مليون رمز إدخال و 20 دولاراً لكل مليون رمز إخراج يتطابق مع تسعير Claude Opus 5.5، بينما معدله التمهيدي البالغ 2 دولار / 10 دولارات لكل مليون رمز يقلل سعر GPT-6 Astra المدرج البالغ 10 دولارات / 50 دولاراً خلال فترة الترويج.
التسعير والتوفر ولماذا تدفع جوجل أرجون الآن
وفقاً لمنشور جوجل الخاص، يعمل التسعير الأولي للـ API - دولاران لكل مليون رمز إدخال و 10 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مع خصم 95% على المدخلات المخزنة مؤقتاً - حتى 30 نوفمبر 2026، وبعد ذلك يرتفع إلى 4 و 20 دولاراً لكل مليون رمز على التوالي. يمكن للمستهلكين الوصول إلى أرجون من خلال تطبيق Gemini و AI Mode في البحث إذا كانوا يمتلكون اشتراك AI Pro أو AI Ultra؛ بيئة Antigravity للبرمجة مقتصرة على مشتركي Ultra، بينما يمكن للعلماء الحصول على ستة أشهر من الوصول المجاني عالي المستوى إلى Antigravity ويمكن لمتخصصي الأمن السيبراني المتحققين التقدم من خلال برنامج Fairwind من جوجل.
وضعت وكالة الأنباء Reuters، في تقرير نقلته Investing.com، الإطلاق في سياق أوسع، قالت إن جوجل طرحت أرجون وهي تسعى لاستعادة الأرض ضد المنافسين OpenAI و Anthropic بعد أشهر من التأخيرات وإعادة تنظيم القيادة في مختبر DeepMind للأبحاث. قال التقرير إن جوجل قد ألغت سابقاً إطلاق Gemini 3.5 Pro المخطط الذي كان مقرراً في يونيو. تشمل العملاء الأوائل المسميين في التقرير Deloitte و LexisNexis و Ambience Healthcare و Isomorphic Labs، وأفادت الفرق التي تستخدم أرجون داخل Antigravity بزيادة تقديمات الكود الموكلة بأكثر من 35% بينما قطعت عمليات الاسترجاع الكود بحوالي الثلث.
حل مزيد من المهام من نماذج Gemini السابقة على كل معيار برمجة، مع أكبر مكاسبه في Copilot CLI.
أسئلة
- متى تم إطلاق جيميني 4 أرجون؟
- جعلت جوجل جيميني 4 أرجون متاحة عالمياً للمطورين والشركات والمستهلكين في 13 أكتوبر 2026، وفقاً لإعلان جوجل الخاص.
- ما هو نافذة السياق للنموذج؟
- تصف جوجل حد موحد لـ 1 مليون رمز للإدخال والإخراج، مما يعني أن الطلب الواحد يمكنه معالجة وإنشاء ما يصل إلى حوالي مليون رمز من النصوص أو الكود أو البيانات الأخرى مدمجة.
- كم يكلف استخدام جيميني 4 أرجون عبر الـ API؟
- التسعير التمهيدي حتى 30 نوفمبر 2026 هو 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و 10 دولارات لكل مليون رمز إخراج؛ بعد ذلك المعدل القياسي هو 4 و 20 دولار لكل مليون رمز على التوالي، وفقاً لإعلان جوجل.
- هل يمكن لجيميني 4 أرجون التحكم في الروبوتات؟
- تقول جوجل أن أرجون يمكنه إعادة بناء البيئات المحاكاة من فيديو الروبوت أو الإنسان، وإنشاء بيانات تدريب اصطناعية لنماذج التحكم بالروبوت، وتم استخدامه لتوجيه رباعي أرجل Boston Dynamics Spot في مهمة اختبار، وفقاً لمدونة Google Developers.
- هل جيميني 4 أرجون متوفر في GitHub Copilot؟
- نعم. أعلنت GitHub عن توفر عام لـ جيميني 4 أرجون لمستخدمي Copilot Pro+ و Business و Enterprise في 13 أكتوبر 2026، قابل للاختيار من محدد النموذج في عدة محررات مدعومة.
المصادر
أُعدّت هذه المادة بالذكاء الاصطناعي وخضعت لتدقيق آلي للمصادر قبل النشر. إن رأيت خطأً فاطلب تصحيحه. طلب تصحيح أو حق الرد · كيف نعمل
مواد ذات صلة
الذكاء الاصطناعيمقال
كيف تتعلم الشبكات العصبية: الرياضيات وراء ChatGPT و Gemini
تتعلم الشبكات العصبية بإجراء تنبؤ، وقياس مدى خطئه باستخدام دالة الخسارة، ثم تعديل القيم الداخلية المسماة الأوزان بشكل عكسي عبر الشبكة — وهي عملية تسمى الانتشار العكسي مقترنة بطريقة تحسين تسمى الانحدار التدريجي. نفس الميكانيكا، عند توسيعها إلى مليارات المعاملات، تكمن وراء كيفية تدريب الأنظمة مثل ChatGPT و Gemini أولاً ثم تكييفها للمهام المحددة من خلال الضبط الدقيق.
الذكاء الاصطناعيمقال
كيف يولد الذكاء الاصطناعي الفن والموسيقى، ولماذا تبقى "الإبداعية الحقيقية" محل نزاع
أدوات صور الذكاء الاصطناعي مثل Midjourney و Stable Diffusion تبني الصور بتعلم عكس عملية إضافة الضوضاء، بينما تضغط أدوات الموسيقى مثل Suno و Udio الصوت إلى رموز وتتنبأ بها خطوة بخطوة، موجهة برمز نصي. ما إذا كانت أي من هذه العمليات تعتبر إبداعاً حقيقياً لا يزال غير محسوم: الباحثون منقسمون بين تسميته "إعادة تركيب" قائمة على الأنماط والاعتراف به بأداء إبداعي قابل للقياس.
الذكاء الاصطناعيمقال
لماذا أضعفت Moonshot عمداً مهارات الاختراق في نموذج Kimi AI الجديد
تقول شركة Moonshot للذكاء الاصطناعي الصينية إنها أزالت بيانات التدريب المتعلقة بالمجالات السيبرانية من نموذج Kimi K3.1 Pro الجديد حتى لا يدفع النظام مفتوح الأوزان "حدود" القدرة على الاختراق الهجومي. جاء الإعلان، الذي تم الإفصاح عنه يوم السبت 24 أكتوبر 2026، في سياق تحذيرات من الحكومات والباحثين الأمنيين بأن الذكاء الاصطناعي المتزايد القدرة قد يجعل الهجمات السيبرانية المتطورة أرخص وأسهل في التنفيذ.
الذكاء الاصطناعيمقال
كيفية عمل كاشفات نصوص الذكاء الاصطناعي، موضحة من خلال نزاع حول رواية فائزة بجائزة
لا تثبت كاشفات نصوص الذكاء الاصطناعي من كتب النص؛ بل تقدر احتمالية من خلال قياس أنماط إحصائية مثل توقعية الكلمات وتباين طول الجملة. أرجعت كاشفة تسمى Pangram 4.1 مؤخراً 99% من رواية إسبانية فائزة بجائزة بقيمة 20,000 يورو إلى الذكاء الاصطناعي، مما دفع ناشرها إلى إيقاف الفعاليات الترويجية بينما تجري تحقيقاً.