گوگل با Gemini 2.5: قدرت‌نمایی در هوش مصنوعی

سرعت بی‌وقفه نوآوری در هوش مصنوعی هیچ نشانه‌ای از کند شدن ندارد و Google به‌تازگی آخرین تیر خود را در این رقابت فناورانه پرمخاطره شلیک کرده است. این شرکت اخیراً از Gemini 2.5 پرده‌برداری کرد، نسل جدیدی از مدل هوش مصنوعی خود که برای انجام وظایف شناختی پیچیده، از جمله استدلال دقیق و چالش‌های کدنویسی پیچیده، مهندسی شده است. این رونمایی فقط یک به‌روزرسانی تدریجی دیگر نیست؛ بلکه گامی مهم به جلو محسوب می‌شود که Google را قاطعانه در خط مقدم توسعه هوش مصنوعی قرار می‌دهد و رقبای تثبیت‌شده را مستقیماً به چالش می‌کشد. محور اصلی این عرضه، نسخه Gemini 2.5 Pro Experimental است که با کسب جایگاه برتر در جدول امتیازات تأثیرگذار LMArena، یک معیار معتبر برای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ، سروصدای زیادی به پا کرده است.

تعیین معیارهای جدید: عملکرد و توانایی استدلال

تأثیر فوری Gemini 2.5 Pro Experimental در عملکرد بنچمارک آن مشهود است. دستیابی به جایگاه اول در جدول امتیازات LMArena یک دستاورد قابل توجه است که نشان‌دهنده قابلیت‌های برتر آن در مقایسه‌های رودررو با سایر مدل‌های پیشرو است. اما تسلط آن فراتر از این رتبه‌بندی واحد است. Google گزارش می‌دهد که این مدل پیشرفته همچنین در چندین حوزه حیاتی، از جمله بنچمارک‌های رایج کدنویسی، ریاضیات و علوم پیشتاز است. این حوزه‌ها زمینه‌های آزمایشی حیاتی برای توانایی هوش مصنوعی در درک سیستم‌های پیچیده، دستکاری مفاهیم انتزاعی و تولید خروجی‌های دقیق و کاربردی هستند. برتری در این زمینه‌ها نشان‌دهنده سطحی از عمق تحلیلی و مهارت حل مسئله است که مرزهای قابلیت‌های فعلی هوش مصنوعی را جابجا می‌کند.

آنچه واقعاً Gemini 2.5 را متمایز می‌کند، به گفته فناوران خود Google، معماری بنیادین آن به عنوان یک ‘مدل متفکر’ است. Koray Kavukcuoglu، مدیر ارشد فناوری در Google DeepMind، این مفهوم را توضیح داد: ‘مدل‌های Gemini 2.5 مدل‌های متفکری هستند که قادرند قبل از پاسخ دادن، افکار خود را استدلال کنند، که منجر به عملکرد بهتر و دقت بهبود یافته می‌شود.’ این توصیف حاکی از فاصله گرفتن از مدل‌هایی است که ممکن است عمدتاً بر تشخیص الگو یا بازیابی مستقیم تکیه کنند. در عوض، پیشنهاد می‌شود که Gemini 2.5 قبل از فرموله کردن پاسخ خود، درگیر یک فرآیند داخلی سنجیده‌تر، شبیه به تفکر ساختاریافته، می‌شود. این مرحله استدلال داخلی به آن اجازه می‌دهد تا فراتر از وظایف ساده طبقه‌بندی یا پیش‌بینی حرکت کند. Google تأکید می‌کند که این مدل می‌تواند اطلاعات را عمیقاً تجزیه و تحلیل کند، نتیجه‌گیری‌های منطقی انجام دهد و به‌طور حیاتی، زمینه و ظرافت را در خروجی‌های خود بگنجاند. این توانایی برای سنجیدن جنبه‌های مختلف یک مسئله و درک پیامدهای ظریف، برای مقابله با پیچیدگی‌های دنیای واقعی که از پاسخ‌های ساده سرپیچی می‌کنند، حیاتی است.

پیامدهای عملی این رویکرد ‘تفکر’ در معیارهای عملکرد مقایسه‌ای مشهود است. Google ادعا می‌کند که Gemini 2.5 عملکرد برتری را در مقایسه با رقبای برجسته‌ای مانند o3 mini و GPT-4.5 از OpenAI، DeepSeek-R1، Grok 3 و Claude 3.7 Sonnet از Anthropic در بنچمارک‌های مختلف و دشوار نشان می‌دهد. این برتری گسترده در چندین مجموعه آزمایشی، اهمیت پیشرفت‌های معماری و آموزشی پیاده‌سازی شده در این آخرین نسخه را برجسته می‌کند.

شاید یکی از جذاب‌ترین نمایش‌های استدلال پیشرفته آن، عملکردش در یک بنچمارک منحصربه‌فرد به نام Humanity’s Last Exam باشد. این مجموعه داده که توسط صدها متخصص موضوعی به‌دقت گردآوری شده است، به‌طور خاص برای بررسی محدودیت‌های دانش و استدلال انسانی و مصنوعی طراحی شده است. این بنچمارک چالش‌هایی را ارائه می‌دهد که نیازمند درک عمیق، تفکر انتقادی و توانایی ترکیب اطلاعات در زمینه‌های مختلف است. در این آزمون چالش‌برانگیز، Gemini 2.5 در میان مدل‌هایی که بدون استفاده از ابزار خارجی عمل می‌کنند، به امتیاز ۱۸.۸٪ دست یافت، نتیجه‌ای که Google آن را پیشرفته‌ترین (state-of-the-art) توصیف می‌کند. اگرچه این درصد ممکن است در مقیاس مطلق متوسط به نظر برسد، اهمیت آن در دشواری خود بنچمارک نهفته است و ظرفیت پیشرفته مدل برای استدلال پیچیده و بدون کمک را در مقایسه با همتایانش برجسته می‌کند.

زیرساخت: معماری و آموزش پیشرفته

جهش عملکردی که در Gemini 2.5 تجسم یافته، تصادفی نیست؛ بلکه نتیجه تلاش‌های مستمر تحقیق و توسعه در Google DeepMind است. این شرکت صراحتاً این پیشرفت را به کاوش‌های بلندمدت با هدف هوشمندتر کردن سیستم‌های هوش مصنوعی و توانمند ساختن آن‌ها برای استدلالپیچیده مرتبط می‌داند. Google در اعلامیه خود اظهار داشت: ‘برای مدت طولانی، ما راه‌هایی را برای هوشمندتر کردن هوش مصنوعی و توانمندتر کردن آن برای استدلال از طریق تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی (reinforcement learning) و راهنمایی زنجیره افکار (chain-of-thought prompting) بررسی کرده‌ایم.’ این تکنیک‌ها، اگرچه ارزشمند هستند، به نظر می‌رسد پله‌هایی به سوی رویکرد یکپارچه‌تر محقق شده در آخرین مدل بوده‌اند.

Google عملکرد موفقیت‌آمیز Gemini 2.5 را به ترکیبی قدرتمند نسبت می‌دهد: یک ‘مدل پایه به‌طور قابل توجهی بهبود یافته’ همراه با تکنیک‌های ‘پس‌آموزش بهبود یافته’ (improved post-training). در حالی که جزئیات خاص این پیشرفت‌ها اختصاصی باقی می‌ماند، پیامد آن روشن است. معماری بنیادین خود مدل دستخوش بهبودهای قابل توجهی شده است که احتمالاً شامل مقیاس، کارایی یا طراحی‌های ساختاری جدید است. به همان اندازه مهم، فرآیند پالایشی است که پس از آموزش اولیه در مقیاس بزرگ رخ می‌دهد. این مرحله پس‌آموزش اغلب شامل تنظیم دقیق مدل بر روی وظایف خاص، همسو کردن آن با رفتارهای مطلوب (مانند مفید بودن و ایمنی) و به‌طور بالقوه ترکیب تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) یا شاید مکانیسم‌های استدلال پیشرفته‌ای است که Kavukcuoglu به آن‌ها اشاره کرد. این تمرکز دوگانه - بهبود هم موتور اصلی و هم کالیبراسیون بعدی - به Gemini 2.5 اجازه می‌دهد تا به آنچه Google ‘سطح جدیدی از عملکرد’ توصیف می‌کند، دست یابد. ادغام این ‘قابلیت‌های تفکر’ به عنوان یک ویژگی یک‌باره در نظر گرفته نشده است، بلکه به عنوان یک جهت اصلی برای توسعه آینده در سراسر مجموعه هوش مصنوعی Google است. این شرکت صراحتاً قصد خود را بیان کرد: ‘در آینده، ما این قابلیت‌های تفکر را مستقیماً در تمام مدل‌های خود تعبیه می‌کنیم تا بتوانند مسائل پیچیده‌تری را مدیریت کنند و از عامل‌های (agents) توانمندتر و آگاه به زمینه پشتیبانی کنند.’

گسترش زمینه و درک چندوجهی

فراتر از استدلال محض، بعد حیاتی دیگر هوش مصنوعی مدرن، توانایی آن در پردازش و درک حجم عظیمی از اطلاعات است که اغلب در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود. Gemini 2.5 گام‌های مهمی در این زمینه برمی‌دارد، به‌ویژه در مورد پنجره زمینه (context window) خود - مقدار اطلاعاتی که مدل می‌تواند هنگام تولید پاسخ به‌طور همزمان در نظر بگیرد. Gemini 2.5 Pro که به‌تازگی منتشر شده است، با یک پنجره زمینه ۱ میلیون توکنی چشمگیر عرضه می‌شود. برای درک بهتر این موضوع، یک میلیون توکن می‌تواند صدها هزار کلمه را نشان دهد، معادل چندین رمان طولانی یا مستندات فنی گسترده. این پنجره وسیع به مدل اجازه می‌دهد تا انسجام را در تعاملات بسیار طولانی حفظ کند، کل پایگاه‌های کد را تجزیه و تحلیل کند یا اسناد بزرگ را بدون از دست دادن جزئیات قبلی درک کند.

Google به همین جا بسنده نمی‌کند؛ یک پنجره زمینه ۲ میلیون توکنی حتی بزرگتر برای انتشار در آینده برنامه‌ریزی شده است که ظرفیت مدل را برای درک عمیق متنی بیشتر گسترش می‌دهد. نکته مهم این است که Google ادعا می‌کند که این پنجره زمینه گسترش یافته به قیمت کاهش عملکرد تمام نمی‌شود. در عوض، آن‌ها ادعای ‘عملکرد قوی که نسبت به نسل‌های قبلی بهبود یافته است’ را دارند، که نشان می‌دهد مدل به‌طور مؤثر از زمینه گسترده استفاده می‌کند بدون اینکه تحت تأثیر قرار گیرد یا تمرکز خود را از دست بدهد.

این توانایی برای مدیریت زمینه گسترده به‌طور قدرتمندی با قابلیت‌های چندوجهی (multimodal capabilities) ترکیب شده است. Gemini 2.5 به متن محدود نمی‌شود؛ بلکه برای درک اطلاعات ارائه شده به صورت متن، صدا، تصویر، ویدئو و حتی کل مخازن کد (code repositories) طراحی شده است. این تطبیق‌پذیری امکان تعاملات غنی‌تر و وظایف پیچیده‌تر را فراهم می‌کند. تصور کنید که یک آموزش ویدئویی، یک نمودار فنی و یک قطعه کد را به مدل بدهید و از آن بخواهید مستندات تولید کند یا مشکلات بالقوه را بر اساس هر سه ورودی شناسایی کند. این درک یکپارچه در انواع داده‌های مختلف برای ساخت برنامه‌های کاربردی واقعاً هوشمند که می‌توانند با جهان به روشی شبیه‌تر به انسان تعامل داشته باشند، حیاتی است. توانایی پردازش ‘کل مخازن کد’ به‌ویژه برای برنامه‌های کاربردی توسعه نرم‌افزار قابل توجه است و امکان انجام وظایفی مانند بازسازی کد در مقیاس بزرگ (large-scale refactoring)، شناسایی اشکال در پروژه‌های پیچیده یا درک وابستگی‌های پیچیده درون یک سیستم نرم‌افزاری را فراهم می‌کند.

تمرکز بر توسعه‌دهندگان و پتانسیل کاربردی

Google فعالانه توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها را تشویق می‌کند تا قابلیت‌های Gemini 2.5 Pro را بررسی کنند و آن را بلافاصله از طریق Google AI Studio در دسترس قرار داده است. انتظار می‌رود دسترسی برای مشتریان سازمانی از طریق Vertex AI، پلتفرم هوش مصنوعی مدیریت‌شده Google، به‌زودی فراهم شود. این استراتژی عرضه، اولویت را به قرار دادن مدل در دستان سازندگانی می‌دهد که می‌توانند شروع به ایجاد برنامه‌های کاربردی و گردش‌های کاری جدید کنند.

این شرکت به‌طور خاص بر استعداد مدل برای انواع خاصی از وظایف توسعه تأکید می‌کند. Google خاطرنشان کرد: ‘2.5 Pro در ایجاد برنامه‌های وب بصری جذاب و برنامه‌های کد عاملی (agentic code applications)، همراه با تبدیل و ویرایش کد، برتری دارد.’ اشاره به ‘برنامه‌های کد عاملی’ به‌ویژه جالب است. این به سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند به‌طور مستقل‌تری عمل کنند، شاید وظایف پیچیده کدنویسی را به مراحل کوچک‌تر تقسیم کنند، کد بنویسند، آن را آزمایش کنند و حتی با دخالت کمتر انسان آن را اشکال‌زدایی کنند. عملکرد در بنچمارک SWE-Bench Verified، جایی که Gemini 2.5 Pro با استفاده از یک تنظیم عامل سفارشی امتیاز ۶۳.۸٪ را کسب می‌کند، به این ادعاها اعتبار می‌بخشد. SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) به‌طور خاص توانایی مدل‌ها را در حل مشکلات واقعی GitHub آزمایش می‌کند و کسب امتیاز بالا نشان‌دهنده قابلیت‌های عملی کمک به کدنویسی است.

برای توسعه‌دهندگانی که مشتاق استفاده از این ویژگی‌های پیشرفته هستند، مدل برای آزمایش در Google AI Studio آماده است. با نگاه به آینده، Google قصد دارد در هفته‌های آینده یک ساختار قیمت‌گذاری را برای کاربرانی که به محدودیت‌های نرخ بالاتر مناسب برای محیط‌های تولیدی نیاز دارند، معرفی کند. این دسترسی طبقه‌بندی شده امکان آزمایش گسترده را در ابتدا فراهم می‌کند و سپس گزینه‌های استقرار مقیاس‌پذیر را برای برنامه‌های تجاری ارائه می‌دهد. تأکید بر توانمندسازی توسعه‌دهندگان نشان می‌دهد که Google، Gemini 2.5 را نه تنها به عنوان یک نقطه عطف تحقیقاتی، بلکه به عنوان یک موتور قدرتمند برای نسل بعدی ابزارها و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی می‌بیند.

جایگاه Gemini 2.5 در اکوسیستم هوش مصنوعی Google

راه‌اندازی Gemini 2.5 در انزوا رخ نمی‌دهد؛ بلکه بخشی از یک استراتژی هوش مصنوعی گسترده‌تر و چندوجهی است که در Google در حال آشکار شدن است. این اتفاق بلافاصله پس از انتشار Google Gemma 3، آخرین نسخه در خانواده مدل‌های وزن باز (open-weight) این شرکت، رخ می‌دهد. در حالی که مدل‌های Gemini پیشرفته‌ترین محصولات منبع بسته (closed-source) Google را نشان می‌دهند، خانواده Gemma مدل‌های قدرتمند و در دسترس‌تری را برای جامعه منبع باز و محققان فراهم می‌کند و نوآوری گسترده‌تری را تقویت می‌کند. توسعه موازی هر دو مدل اختصاصی پیشرفته و جایگزین‌های وزن باز، رویکرد جامع Google به چشم‌انداز هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

علاوه بر این، Google اخیراً مدل Gemini 2.0 Flash خود را با معرفی قابلیت‌های تولید تصویر بومی (native image generation) بهبود بخشیده است. این ویژگی درک ورودی چندوجهی (مانند دستورات متنی) را با استدلال پیشرفته و پردازش زبان طبیعی ترکیب می‌کند تا تصاویر با کیفیت بالا را مستقیماً در تعامل هوش مصنوعی تولید کند. این حرکت تحولات رقبا را منعکس می‌کند و بر اهمیت روزافزون چندوجهی یکپارچه تأکید می‌کند، جایی که هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور یکپارچه بین درک و تولید متن، تصاویر، کد و سایر انواع داده در یک زمینه مکالمه واحد جابجا شود. Gemini 2.5، با درک چندوجهی ذاتی خود، بر این پایه بنا شده است و پلتفرم قدرتمندتری را برای برنامه‌هایی که انواع مختلف اطلاعات را ترکیب می‌کنند، ارائه می‌دهد.

صفحه شطرنج رقابتی: پاسخ رقبا

پیشرفت‌های Google با Gemini 2.5 در یک محیط بسیار رقابتی رخ می‌دهد که در آن بازیگران اصلی دائماً برای رهبری رقابت می‌کنند. بنچمارک‌هایی که Google به آن‌ها استناد می‌کند، صراحتاً Gemini 2.5 را در برابر مدل‌هایی از OpenAI، Anthropic و دیگران قرار می‌دهد و ماهیت مستقیم این رقابت را برجسته می‌کند.

OpenAI، رقیب اصلی، نیز فعال بوده است، به‌ویژه با راه‌اندازی مدل GPT-4o خود، که خود دارای قابلیت‌های چندوجهی چشمگیر، از جمله تعامل پیچیده صوتی و تصویری در زمان واقعی، در کنار ویژگی‌های تولید تصویر یکپارچه مشابه مفهومی با آنچه به Gemini Flash اضافه شده است، می‌باشد. رقابت به‌وضوح برای ایجاد هوش مصنوعی است که نه تنها در استدلال مبتنی بر متن هوشمند باشد، بلکه در چندین وجهیت نیز ادراکی و تعاملی باشد.

در همین حال، بازیگر مهم دیگر، DeepSeek، همزمان با اعلام Google خبرساز شد. روز دوشنبه قبل از رونمایی Google، DeepSeek به‌روزرسانی مدل هوش مصنوعی عمومی خود را با نام DeepSeek-V3 اعلام کرد. نسخه به‌روز شده، ‘DeepSeek V3-0324’، به یک تمایز قابل توجه دست یافت: در برخی بنچمارک‌ها در میان تمام مدل‌های ‘غیر استدلالی’ (non-reasoning) بالاترین رتبه را کسب کرد. Artificial Analysis، پلتفرمی متخصص در بنچمارک مدل‌های هوش مصنوعی، در مورد اهمیت این دستاورد اظهار نظر کرد: ‘این اولین بار است که یک مدل وزن باز، مدل پیشرو غیر استدلالی است که نقطه عطفی برای منبع باز محسوب می‌شود.’ DeepSeek V3 در ‘شاخص هوش’ (Intelligence Index) این پلتفرم در این دسته، بالاترین امتیاز را کسب کرد و قدرت و رقابت‌پذیری رو به رشد مدل‌های وزن باز را به نمایش گذاشت، حتی اگر به‌طور صریح برای استدلال پیچیده و چند مرحله‌ای که توسط مدل‌هایی مانند Gemini 2.5 هدف قرار گرفته‌اند، بهینه‌سازی نشده باشند.

علاوه بر این جذابیت، گزارش‌هایی، به‌ویژه از رویترز (Reuters)، منتشر شد که نشان می‌دهد DeepSeek در حال تسریع برنامه‌های خود است. این شرکت قصد دارد مدل اصلی بعدی خود را، که به‌طور بالقوه R2 نامیده می‌شود، ‘در اسرع وقت’ منتشر کند. در ابتدا برای اوایل ماه مه برنامه‌ریزی شده بود، اما اکنون ممکن است جدول زمانی حتی زودتر باشد، که نشان می‌دهد DeepSeek مشتاق است تا به حرکات انجام شده توسط Google و OpenAI پاسخ دهد و به‌طور بالقوه قابلیت‌های استدلال پیشرفته خود را معرفی کند.

این موج فعالیت از سوی Google، OpenAI و DeepSeek بر ماهیت پویا و به‌سرعت در حال تحول حوزه هوش مصنوعی تأکید می‌کند. هر انتشار عمده، مرزها را بیشتر به جلو می‌راند و رقبا را وادار می‌کند تا به‌سرعت با نوآوری‌های خود پاسخ دهند. تمرکز بر استدلال، چندوجهی، اندازه پنجره زمینه و عملکرد بنچمارک، میدان‌های نبرد کلیدی را نشان می‌دهد که آینده هوش مصنوعی در آن شکل می‌گیرد. Gemini 2.5 گوگل، با تأکید بر ‘تفکر’، زمینه گسترده و نتایج قوی بنچمارک، یک حرکت قدرتمند در این بازی شطرنج فناورانه مداوم است که قابلیت‌های پیشرفته‌ای را برای کاربران و توسعه‌دهندگان نوید می‌دهد و همزمان سطح رقابت را برای رقبا بالا می‌برد. ماه‌های آینده احتمالاً شاهد پیشرفت‌های سریع و مستمر خواهیم بود زیرا این غول‌های فناوری مرزهای هوش مصنوعی را همواره به بیرون گسترش می‌دهند.