أعلنت شركة جوجل عن نموذجها الجديد Gemini 4 Carbon، الذي وصفته بأنه أقوى نماذجها حتى الآن، مع تركيز خاص على البرمجة المتقدمة، وتنفيذ المهام الهندسية المعقدة، واكتشاف الثغرات الأمنية ومعالجتها.
وبحسب الإعلان المنشور على مدونة جوجل في 28 أكتوبر 2026، صُمم النموذج للتعامل مع المشكلات التي تتطلب خطوات متعددة ووقتاً طويلاً، مع تحسين قدرته على العمل في بيئات البرمجة الحقيقية وتقليل الأخطاء والادعاءات غير المدعومة بالأدلة.
أداء متقدم في اكتشاف الثغرات الأمنية وإصلاحها
تقول جوجل إن Gemini 4 Carbon حقق نتائج متقدمة في مجموعة من اختبارات الأمن السيبراني، التي تقيس قدرته على اكتشاف الثغرات البرمجية والتحقق من إمكانية استغلالها، ثم تطوير إصلاحات تعالج أسبابها الأساسية.
ووفقاً للأرقام التي أعلنتها الشركة، سجل النموذج النتائج التالية:
– 88.2% في اختبار SEC-bench Pro المتعلق باكتشاف الثغرات الأمنية.
– 54.8% في اختبار ExploitGym المرتبط بتقييم إمكانية استغلال الثغرات.
– 71% في اختبار CWE-bench المتعلق بإصلاح الثغرات البرمجية.
وتشير هذه النتائج، وفق تقييمات جوجل، إلى تطور قدرات النموذج في مراحل مختلفة من دورة الدفاع السيبراني، بدءاً من تحديد المشكلات الأمنية وصولاً إلى اقتراح حلول برمجية لمعالجتها.
كما ذكرت الشركة أن النموذج حقق تحسناً في إنتاج الشيفرات البرمجية الآمنة مقارنة بسلفه Gemini 4 Argon، استناداً إلى اختبارات داخلية أجرتها فرقها.
نموذج قادر على التعامل مع مهام برمجية طويلة ومعقدة
لا تقتصر قدرات Gemini 4 Carbon على الأمن السيبراني، إذ تقول جوجل إنه صُمم أيضاً للتعامل مع المشكلات الهندسية المعقدة التي تتطلب سلسلة طويلة من عمليات التحليل والتنفيذ.
وأوضحت الشركة أن فرقها اختبرت النموذج في مهام تضمنت البحث عن الأسباب الجذرية للأخطاء البرمجية الدقيقة وإصلاحها داخل قواعد بيانات ضخمة وأنظمة منخفضة المستوى.
ووفقاً للتجارب الداخلية المعلنة، تمكن النموذج من العمل على بعض المهام لفترات ممتدة وصلت إلى أيام، مع مواصلة معالجة العقبات البرمجية المتتابعة. وتستهدف هذه القدرات مساعدة المطورين في المشروعات الكبيرة التي يصعب حل مشكلاتها بخطوة واحدة أو بأوامر قصيرة.
كما أشارت جوجل إلى تحسن أداء النموذج في تطوير تطبيقات الويب المتكاملة، والمهام التي تعتمد على الوكلاء الذكيين، والمهام العلمية، وفهم المحتوى متعدد الوسائط.
تحسينات في الدقة والشفافية وتقليل الأخطاء
أكدت جوجل أن تطوير Gemini 4 Carbon شمل جوانب تتعلق بالموثوقية والسلامة، وليس الأداء التقني وحده.
ووفقاً للاختبارات الداخلية التي أعلنتها الشركة، انخفضت الادعاءات غير المدعومة بالأدلة إلى نحو النصف مقارنة بالنموذج السابق، كما تراجعت تنبيهات سوء التوافق عالية الخطورة بنسبة تقارب 80% في بيئات البرمجة الداخلية.
وأضافت الشركة أن النموذج أصبح أفضل في التعامل مع المهام الغامضة؛ إذ يستهدف طلب المصادر ذات الصلة وإظهار التناقضات قبل اتخاذ الخطوات التالية، بدلاً من الاعتماد على التخمين أو تقديم نتائج غير مؤكدة باعتبارها حقائق.
وتقول جوجل أيضاً إن Carbon أظهر تحسناً في الالتزام بنطاق المهمة المحدد، مع تقليل حالات تجاوز الصلاحيات أو عدم استكمال المطلوب.
إجراءات أمنية قبل إتاحته للجمهور
نظراً إلى القدرات المتقدمة للنموذج في اكتشاف الثغرات والتحقق من إمكانية استغلالها، أوضحت جوجل أنها تتبع نهجاً تدريجياً في إتاحته، بهدف اختبار ضوابط الأمان وتحسينها قبل توسيع نطاق الاستخدام.
وبحسب الإعلان، ستبدأ الشركة إتاحة Gemini 4 Carbon لمجموعة مختارة من خبراء الأمن السيبراني، ثم توسيع الوصول تدريجياً إلى شركاء موثوقين ضمن برنامج Fairwind.
وتأتي هذه الخطوة بالتوازي مع اختبارات وتقييمات أمنية إضافية، قبل إتاحته على نطاق أوسع للمطورين والشركات والمستهلكين عبر منصات جوجل.
كم يبلغ سعر Gemini 4 Carbon؟
أعلنت جوجل أن السعر المبدئي للنموذج سيكون مماثلاً لسعر Gemini 4 Argon، وفق التفاصيل المنشورة، على النحو التالي:
– دولاران لكل مليون رمز إدخال.
– 10 دولارات لكل مليون رمز إخراج.
– رموز الإدخال المخزنة مؤقتاً بسعر يقل بنسبة 95% عن السعر الأساسي لرموز الإدخال.
وتعتمد التكلفة الفعلية على حجم الاستخدام وطبيعة المهام التي ينفذها النموذج، لا سيما في المشروعات البرمجية الطويلة التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات.
متى يصل النموذج الجديد إلى المستخدمين؟
لم تعلن جوجل في المنشور عن موعد نهائي محدد للإتاحة العامة، لكنها أوضحت أن الوصول سيبدأ بصورة محدودة، قبل توسيعه لاحقاً ليشمل المطورين والشركات والمستهلكين.
ويمثل Gemini 4 Carbon، وفق رؤية الشركة، خطوة جديدة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على تنفيذ مهام هندسية وأمنية معقدة، مع التركيز على تحسين الدقة والموثوقية وتقليل المخاطر.
ومع ذلك، فإن النتائج المنشورة تعكس اختبارات ومعايير تقييم محددة، ولا تعني بالضرورة أن النموذج سيحقق المستوى نفسه من الأداء في جميع الاستخدامات الواقعية؛ إذ ستظل قدراته العملية مرتبطة بطبيعة المهمة والبيئة التي يعمل فيها.
