در حوزه تخصصی هوش مصنوعی که برای وظایف کدنویسی طراحی شده است، یک تحول بالقوه در حال وقوع است. برای مدت زمان قابل توجهی، مدل‌های توسعه‌یافته توسط Anthropic، به‌ویژه سری Claude آن، اغلب به‌عنوان پیشتازان در کمک به توسعه‌دهندگان برای نوشتن، اشکال‌زدایی و درک کد ذکر شده‌اند. با این حال، تحولات اخیر نشان می‌دهد که یک رقیب جدید و قدرتمند وارد عرصه شده است: Gemini 2.5 گوگل. شاخص‌های اولیه، از جمله عملکرد در بنچمارک‌ها و بازخوردهای اولیه توسعه‌دهندگان، نشان می‌دهند که این آخرین نسخه به‌طور بالقوه استانداردهای کمک کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی را بازتعریف می‌کند و این سؤال را مطرح می‌کند که آیا سلسله مراتب تثبیت‌شده در شرف تغییر است یا خیر. ظهور Gemini 2.5 Pro Experimental، به‌طور خاص، بحث و مقایسه شدیدی را در جامعه توسعه‌دهندگان برانگیخته است.
قدرت بنچمارکینگ: یک برتری کمی؟
معیارهای عینی اغلب اولین نگاه اجمالی به قابلیت‌های یک مدل جدید را ارائه می‌دهند و از این نظر، Gemini 2.5 ورود قابل توجهی داشته است. یکی از ارزیابی‌های به‌ویژه مرتبط، جدول امتیازات Aider Polyglot است، یک بنچمارک که به‌دقت برای ارزیابی مهارت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در وظایف عملی تولید کد جدید و اصلاح پایگاه‌های کد موجود در چندین زبان برنامه‌نویسی طراحی شده است. در این ارزیابی سخت‌گیرانه، نسخه آزمایشی Gemini 2.5 Pro به امتیاز قابل توجه 72.9٪ دست یافت. این رقم آن را به‌طور قابل ملاحظه‌ای جلوتر از رقبای قدرتمندی مانند Claude 3.7 Sonnet از Anthropic قرار می‌دهد که 64.9٪ ثبت کرده است. همچنین از محصولات OpenAI مانند مدل o1 (61.7٪) و نسخه o3-mini high (60.4٪) پیشی گرفت. چنین برتری در یک بنچمارک مختص کدنویسی، یک استدلال کمی قوی برای استعداد Gemini 2.5 در این زمینه است.
فراتر از ارزیابی‌های متمرکز بر کدنویسی، Gemini 2.5 عملکرد استثنایی در آزمون‌های گسترده‌تر استدلال و کاربرد دانش نشان داده است. این مدل رتبه اول را در بنچمارک GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) کسب کرد، آزمونی دقیق که مدل‌های هوش مصنوعی را با سؤالات پیچیده در رشته‌های مختلف علمی که معمولاً در سطح تحصیلات تکمیلی با آنها مواجه می‌شوند، به چالش می‌کشد. Gemini 2.5 در این بنچمارک به امتیاز 83٪ دست یافت. این عملکرد از مدل o1-Pro OpenAI که 79٪ امتیاز کسب کرد و Claude 3.7 Sonnet از Anthropic که حتی با استفاده از تکنیک‌های زمان تفکر طولانی‌تر به 77٪ رسید، پیشی گرفت. رتبه‌بندی‌های بالای مداوم در بنچمارک‌های متنوع، از جمله آن‌هایی که استدلال عمومی را در کنار مهارت‌های تخصصی مانند کدنویسی آزمایش می‌کنند، نشان‌دهنده یک معماری زیربنایی قوی و همه‌کاره است. این ترکیب از توانایی کدنویسی تخصصی و ظرفیت فکری گسترده می‌تواند یک عامل تمایز کلیدی برای توسعه‌دهندگانی باشد که به دنبال یک دستیار هوش مصنوعی جامع هستند.
تحسین توسعه‌دهندگان و اعتبار سنجی در دنیای واقعی
در حالی که بنچمارک‌ها بینش‌های کمی ارزشمندی ارائه می‌دهند، آزمون واقعی یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی در کاربرد عملی آن توسط توسعه‌دهندگانی است که با پروژه‌های دنیای واقعی دست و پنجه نرم می‌کنند. گزارش‌ها و توصیفات اولیه نشان می‌دهد که Gemini 2.5 نه تنها در آزمون‌های کنترل‌شده عملکرد خوبی دارد، بلکه کاربران را در جریان‌های کاری روزانه خود نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد. Mckay Wrigley، توسعه‌دهنده‌ای که فعالانه با مدل جدید آزمایش می‌کند، تأیید قوی ارائه داد و به‌صراحت بیان کرد: «Gemini 2.5 Pro اکنون به راحتی بهترین مدل برای کد است». مشاهدات او فراتر از تولید صرف کد بود؛ او به مواردی اشاره کرد که مدل آنچه را که او «جرقه‌هایی از نبوغ واقعی» نامید، از خود نشان داد. علاوه بر این، Wrigley به یک ویژگی بالقوه حیاتی اشاره کرد: مدل صرفاً با درخواست‌های کاربر موافقت نمی‌کند، بلکه به‌طور انتقادی‌تری درگیر می‌شود، که نشان‌دهنده سطح عمیق‌تری از درک یا استدلال شبیه‌سازی شده است. نتیجه‌گیری او قاطعانه بود: «گوگل در اینجا یک برنده واقعی ارائه کرده است».
به نظر می‌رسد این احساس مثبت توسط دیگران نیز به اشتراک گذاشته می‌شود، به‌ویژه هنگام مقایسه مستقیم با Claude 3.7 Sonnet بسیار مورد توجه Anthropic. بسیاری از توسعه‌دهندگان دریافته‌اند که تجربیات عملی آنها با نتایج بنچمارک که به نفع Gemini 2.5 است، همخوانی دارد. یک گزارش گویا از کاربری در Reddit منتشر شد که جزئیات تلاش خود برای ساخت یک برنامه در طی چندین ساعت با استفاده از Claude 3.7 Sonnet را شرح داد. نتیجه، به گفته کاربر، عمدتاً کد غیرکاربردی بود که با شیوه‌های امنیتی ضعیف، مانند جاسازی کلیدهای API مستقیماً در کد (hardcoding)، آلوده شده بود. توسعه‌دهنده که ناامید شده بود، به Gemini 2.5 روی آورد. آنها کل پایگاه کد معیوب تولید شده توسط Claude را به عنوان ورودی ارائه کردند. گزارش شده است که Gemini 2.5 نه تنها نقص‌های حیاتی را شناسایی کرده و آنها را به وضوح توضیح داده است، بلکه کل برنامه را بازنویسی کرده و منجر به یک نسخه کاربردی و امن‌تر شده است. این حکایت پتانسیل Gemini 2.5 را برای مدیریت مؤثر وظایف پیچیده اشکال‌زدایی و بازسازی کد (refactoring) برجسته می‌کند.
آزمون‌های مقایسه‌ای بیشتر بر جنبه‌های مختلف توسعه متمرکز شده‌اند. در یک مورد که در پلتفرم اجتماعی X مستند شده است، یک کاربر Gemini 2.5 را در مقابل Claude 3.7 Sonnet در یک کار بصری قرار داد: بازآفرینی رابط کاربری (UI) ChatGPT. طبق ارزیابی کاربر، Gemini 2.5 نمایش بصری دقیق‌تری از UI هدف در مقایسه با همتای Anthropic خود تولید کرد. در حالی که تکرار UI تنها یک جنبه از توسعه است، دقت در چنین وظایفی می‌تواند نشان‌دهنده توجه دقیق مدل به جزئیات و توانایی آن در ترجمه توضیحات یا مثال‌های پیچیده به خروجی‌های ملموس باشد.
این بهبودها نه تنها نسبت به رقبا بلکه نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی نسبت به مدل‌های قبلی خود گوگل نیز هستند. توسعه‌دهنده Alex Mizrahi تجربه‌ای را به اشتراک گذاشت که این پیشرفت داخلی را برجسته می‌کند. او از Gemini 2.5 استفاده کرد و دریافت که می‌تواند تقریباً 80-90٪ از سینتکس Rell (یک زبان برنامه‌نویسی خاص) را صرفاً از پایگاه دانش داخلی خود به یاد بیاورد. این یک جهش قابل توجه نسبت به نسخه‌های قبلی Gemini بود که به گفته Mizrahi، حتی زمانی که مثال‌هایی به صراحت در پرامپت ارائه می‌شد، با سینتکس Rell به شدت مشکل داشتند. این نشان‌دهنده بهبود در داده‌های آموزشی زیربنایی مدل و قابلیت‌های بازیابی برای زبان‌ها یا سینتکس‌های کمتر رایج است.
کدنویسی مشارکتی و مزایای زمینه‌ای
فراتر از تولید کد خام و دقت، سبک تعامل و ظرفیت زمینه‌ای یک مدل هوش مصنوعی به‌طور قابل توجهی بر سودمندی آن به عنوان یک شریک کدنویسی تأثیر می‌گذارد. کاربران هنگام کار با Gemini 2.5 احساس همکاری بیشتری را گزارش می‌دهند. توسعه‌دهنده Matthew Berman رفتار مشخصی را در X ذکر کرد: «آن (Gemini 2.5 Pro) در طول مسیر از من سؤالات شفاف‌سازی می‌پرسد، کاری که هیچ مدل دیگری انجام نداده است.» او این را به عنوان تعاملی «بسیار بیشتر» مشارکتی تفسیر کرد. این تعامل فعالانه - جستجوی شفاف‌سازی به جای فرضیه‌سازی - می‌تواند به نتایج دقیق‌تر منجر شود، تکرارها را کاهش دهد و به‌طور بالقوه از سوء تفاهم‌ها جلوگیری کند، به‌ویژه در وظایف پیچیده یا مبهم تعریف‌شده که اغلب در «کدنویسی حسی» (vibe coding) با آن مواجه می‌شویم، جایی که توسعه‌دهنده یک ایده کلی دارد اما مشخصات دقیقی ندارد.
یک عامل فنی عمده که به برتری بالقوه Gemini 2.5 در سناریوهای پیچیده کدنویسی کمک می‌کند، پنجره زمینه وسیع آن است. این مدل از حداکثر ۱ میلیون توکن ورودی پشتیبانی می‌کند. این نشان‌دهنده یک مزیت قابل توجه نسبت به رقبای فعلی است. مدل‌های پیشرو OpenAI، یعنی o1 و o3-mini، در حال حاضر از یک پنجره زمینه ۲۵۰,۰۰۰ توکنی پشتیبانی می‌کنند. در حالی که گزارش شده است Anthropic در حال کار برای گسترش پنجره زمینه خود، بالقوه تا ۵۰۰,۰۰۰ توکن است، قابلیت فعلی Gemini 2.5 به‌طور قابل توجهی از این ارقام فراتر می‌رود.
چرا یک پنجره زمینه بزرگ برای کدنویسی اینقدر حیاتی است؟ توسعه نرم‌افزار مدرن اغلب شامل کار با پایگاه‌های کد گسترده، فایل‌های متعدد، وابستگی‌های پیچیده و تاریخچه‌های طولانی تغییرات است. مدلی با پنجره زمینه بزرگتر می‌تواند مقدار بیشتری از این اطلاعات پیرامونی را به‌طور همزمان دریافت و پردازش کند. این به آن اجازه می‌دهد تا سازگاری بهتری را در پروژه‌های بزرگ حفظ کند، روابط متقابل پیچیده بین ماژول‌های کد مختلف را درک کند، استفاده از متغیرها و تعاریف توابع را در فایل‌ها ردیابی کند و به‌طور بالقوه کدی تولید کند که به‌طور یکپارچه‌تری در ساختار موجود ادغام شود بدون اینکه نیاز باشد توسعه‌دهنده به‌طور مداوم قطعاتی از زمینه مرتبط را به‌صورت دستی وارد کند. برای وظایفی مانند بازسازی کد در مقیاس بزرگ، درک سیستم‌های قدیمی، یا توسعه ویژگی‌هایی که بخش‌های زیادی از یک برنامه را تحت تأثیر قرار می‌دهند، یک پنجره زمینه یک میلیون توکنی می‌تواند یک تغییردهنده بازی باشد، خطاها را کاهش دهد و کیفیت و ارتباط مشارکت‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد.
نواقص باقی‌مانده و نیاز به نظارت
علیرغم پیشرفت‌های چشمگیر و بازخوردهای مثبت، حفظ دیدگاه بسیار مهم است: Gemini 2.5، به‌ویژه در نامگذاری فعلی «Pro Experimental»، یک پیشگوی کدنویسی بی‌عیب و نقص نیست. این مدل هنوز برخی از چالش‌های کلاسیک و مشکلات بالقوه مرتبط با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ برای توسعه نرم‌افزار را از خود نشان می‌دهد. نیاز اساسی به قضاوت انسانی و نظارت دقیق مطلقاً باقی می‌ماند.
یکی از حوزه‌های مهم نگرانی همچنان امنیت است. توسعه‌دهنده Kaden Bilyeu موردی را در X به اشتراک گذاشت که در آن Gemini 2.5 تلاش کرد کدی تولید کند که یک API سمت کلاینت برای مدیریت پاسخ‌های چت ایجاد کند. این رویکرد ذاتاً ناامن است زیرا ناگزیر منجر به افشا یا نشت کلید API در کد سمت کلاینت می‌شود و آن را برای کاربران نهایی قابل دسترس می‌کند. این نشان می‌دهد که حتی مدل‌های پیشرفته نیز ممکن است فاقد درک اساسی از بهترین شیوه‌های امنیتی باشند و در صورت اعتماد کورکورانه به خروجی آنها، به‌طور بالقوه آسیب‌پذیری‌های حیاتی را ایجاد کنند. توسعه‌دهندگان باید کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را به‌ویژه در مورد احراز هویت، مجوزدهی و مدیریت داده‌ها به‌دقت بررسی کنند.
علاوه بر این، توانایی مدل در مدیریت مؤثر پایگاه‌های کد بسیار بزرگ، بازخوردهای متفاوتی دریافت کرده است، که نشان می‌دهد پنجره زمینه چشمگیر آن ممکن است همیشه به‌طور کامل به عملکرد عملی تحت بار سنگین تبدیل نشود. توسعه‌دهنده Louie Bacaj مشکلات قابل توجهی را هنگام واگذاری عملیات بر روی یک پایگاه کد متشکل از تقریباً ۳۵۰۰ خط کد به Gemini 2.5 گزارش کرد. Bacaj خاطرنشان کرد که علیرغم بهبودهای ادعایی مدل در مدیریت زمینه و فراخوانی‌های موفق API که نشان می‌دهد زمینه دریافت شده است، اغلب در انجام دقیق یا جامع وظایف درخواستی در این محدوده پروژه بزرگتر شکست می‌خورد. این نشان‌دهنده محدودیت‌های بالقوه در استفاده مؤثر از کل پنجره زمینه برای استدلال پیچیده یا وظایف دستکاری در کد موجود قابل توجه، یا شاید ناهماهنگی در عملکرد بسته به ماهیت خاص کد و وظیفه است.
برچسب «Experimental» که به نسخه Gemini 2.5 Pro در حال حاضر موجود متصل است نیز قابل توجه است. این نشان می‌دهد که گوگل هنوز فعالانه در حال اصلاح مدل است. کاربران باید انتظار بی‌ثباتی بالقوه، تغییرات در عملکرد و تغییرات مداوم را داشته باشند زیرا گوگل بازخورد جمع‌آوری می‌کند و بر روی فناوری تکرار می‌کند. در حالی که این مرحله امکان دسترسی زودهنگام به قابلیت‌های پیشرفته را فراهم می‌کند، همچنین به این معنی است که مدل ممکن است هنوز از قابلیت اطمینان کامل یا صیقل مورد انتظار از یک نسخه نهایی تولید برخوردار نباشد. بهبود مستمر محتمل است، اما کاربران فعلی به‌طور مؤثر در یک آزمایش بتای بزرگ‌مقیاس شرکت می‌کنند. این نواقص بر نقش غیرقابل جایگزین توسعه‌دهنده انسانی در حلقه تأکید می‌کنند - نه فقط برای گرفتن خطاها، بلکه برای تصمیمات معماری، برنامه‌ریزی استراتژیک و اطمینان از اینکه محصول نهایی با الزامات و استانداردهای کیفیت مطابقت دارد.
چالش گسترده‌تر: بسته‌بندی قدرت در قالب تجربه
در حالی که به نظر می‌رسد Google DeepMind با مدل‌هایی مانند Gemini 2.5 به نقاط عطف فنی قابل توجهی دست می‌یابد، یک موضوع تکراری پدیدار می‌شود: چالش ترجمه قدرت خام فناوری به تجربیات کاربری قانع‌کننده، در دسترس و جذاب که توجه بازار را جلب کند. این تصور وجود دارد که حتی زمانی که گوگل قابلیت‌های هوش مصنوعی بالقوه پیشرو در جهان را توسعه می‌دهد، گاهی اوقات در بسته‌بندی و ارائه این قابلیت‌ها به گونه‌ای که به‌طور گسترده با کاربران، به‌ویژه در مقایسه با رقبایی مانند OpenAI، طنین‌انداز شود، دچار لغزش می‌شود.
این موضوع توسط سرمایه‌گذار فرشته Nikunj Kothari برجسته شد، که درجه‌ای از همدردی را با تیم Google DeepMind ابراز کرد. او با اشاره به تضاد بین عرضه مدل‌های قدرتمند و پدیده‌های ویروسی که اغلب توسط رقبا ایجاد می‌شود، اظهار داشت: «کمی برای تیم Google DeepMind احساس تأسف می‌کنم». او افزود: «شما یک مدل تغییردهنده جهان می‌سازید و همه در عوض عکس‌های Ghibli-ified پست می‌کنند»، اشاره‌ای به هیاهوی پیرامون قابلیت‌های تولید تصویر GPT-4o OpenAI که به سرعت تخیل عمومی را به خود جلب کرد. Kothari این را به عنوان یک چالش مداوم برای گوگل شناسایی کرد: داشتن استعداد فنی عظیم قادر به ساخت بهترین هوش مصنوعی در کلاس خود، اما به‌طور بالقوه سرمایه‌گذاری ناکافی در لایه حیاتی طراحی محصول و تجربه کاربر نهایی. او اصرار ورزید: «از آنها التماس می‌کنم که ۲۰٪ از بهترین افراد با استعداد خود را بردارند و به آنها اختیار کامل برای ساخت تجربیات مصرف‌کننده در سطح جهانی بدهند».
این احساس به «شخصیت» درک شده مدل‌ها نیز گسترش می‌یابد. Kothari خاطرنشان کرد که سبک تعاملی Gemini 2.5 در مقایسه با سایر مدل‌های پیشرو «کاملاً ابتدایی» به نظر می‌رسد. این عنصر ذهنی، در حالی که اندازه‌گیری آن دشوار است، بر تعامل کاربر و احساس همکاری با هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد. چندین کاربر دیگر نیز این مشاهده را تکرار کردند و پیشنهاد کردند که در حالی که مدل از نظر فنی ماهر است، ممکن است فاقد سبک تعاملی جذاب‌تر یا ظریف‌تری باشد که توسط رقبا پرورش یافته است.
مسائل مربوط به قابلیت استفاده عملی نیز پدیدار شده‌اند. به عنوان مثال، انتشار تولید تصویر بومی در مدل Gemini 2.0 Flash، از نظر فنی به دلیل قابلیت‌هایش مورد ستایش قرار گرفت. با این حال، بسیاری از کاربران گزارش دادند که در یافتن و استفاده ساده از این ویژگی مشکل دارند. رابط کاربری غیرشهودی توصیف شد، با گزینه‌هایی که به‌طور غیرضروری در منوها تودرتو قرار گرفته بودند. این اصطکاک در دسترسی به یک ویژگی قدرتمند می‌تواند به‌طور قابل توجهی اشتیاق و پذیرش کاربر را کاهش دهد، صرف نظر از کیفیت فناوری زیربنایی. اگر کاربر حتی برای شروع یک کار تلاش کند، قدرت مدل برای او بی‌ربط می‌شود.
با تأمل در «شیدایی Ghibli» پیرامون تولید تصویر GPT-4o، وضعیت ممکن است کمتر مربوط به شکست کامل گوگل در بازاریابی باشد و بیشتر مربوط به مهارت OpenAI در درک و بهره‌برداری از روانشناسی کاربر باشد. همانطور که یک کاربر در X در مورد نمایش OpenAI اشاره کرد: «شما دو عکس پست می‌کنید و همه متوجه می‌شوند.» ماهیت بصری، به راحتی قابل اشتراک‌گذاری و ذاتاً خلاقانه نمایش، به سرعت علاقه فوری کاربر را جلب کرد. در مقابل، ارزیابی بهبودهای ظریف در یک مدل زبانی مانند Gemini 2.5 به تلاش بیشتری نیاز دارد. کاربر توضیح داد: «شما از همان افراد می‌خواهید گزارشی را که توسط ۲.۰ تولید شده است بخوانند و آن را با ۲.۵ مقایسه کنند، و این به زمان بیشتری نسبت به اسکرول کردن و لایک کردن نیاز دارد».
این سناریوها یک درس حیاتی را در چشم‌انداز فعلی هوش مصنوعی برجسته می‌کنند: برتری فناورانه به تنهایی رهبری بازار یا ترجیح کاربر را تضمین نمی‌کند. عواملی مانند سهولت استفاده، طراحی بصری، ارتباط مؤثر قابلیت‌ها و حتی شخصیت درک شده یا عامل تعامل هوش مصنوعی نقش‌های حیاتی ایفا می‌کنند. کاربر متوسط، از جمله بسیاری از توسعه‌دهندگانی که بر بهره‌وری متمرکز هستند، اغلب به سمت ابزارهایی گرایش پیدا می‌کنند که نه تنها قدرتمند هستند، بلکه لذت‌بخش، قابل ارتباط و به‌طور یکپارچه در جریان کاری آنها ادغام شده‌اند. برای اینکه گوگل به‌طور کامل از پتانسیل مدل‌هایی مانند Gemini 2.5، به‌ویژه در زمینه‌های رقابتی مانند کمک کدنویسی، بهره‌برداری کند، پر کردن شکاف بین تحقیقات پیشرفته و تجربه کاربری استثنایی همچنان یک اقدام حیاتی است.