קצב החדשנות הבלתי פוסק בתחום הבינה המלאכותית אינו מראה סימני האטה, ו-Google בדיוק ירתה את המטח האחרון שלה במירוץ טכנולוגי עתיר סיכונים זה. החברה הסירה לאחרונה את הלוט מעל Gemini 2.5, דור חדש של מודל ה-AI שלה, שתוכנן להתמודד עם משימות קוגניטיביות מתוחכמות, כולל חשיבה מורכבת ואתגרי קידוד סבוכים. חשיפה זו אינה רק עדכון מצטבר נוסף; היא מייצגת צעד משמעותי קדימה, הממקם את Google בחוזקה בחזית פיתוח ה-AI ומאתגר ישירות יריבים מבוססים. מרכזית להשקה זו היא גרסת Gemini 2.5 Pro Experimental, שכבר עוררה גלים בכך שתפסה את המקום הראשון הנחשק בלוח המובילים המשפיע LMArena, אמת מידה מוערכת נרחבות להערכת ביצועי מודלי שפה גדולים.
קביעת אמות מידה חדשות: ביצועים ויכולת חשיבה
ההשפעה המיידית של Gemini 2.5 Pro Experimental ניכרת בביצועי אמות המידה שלו. השגת המקום הראשון בלוח המובילים LMArena היא הישג ראוי לציון, המאותת על יכולותיו העדיפות בהשוואות ראש בראש מול מודלים מובילים אחרים. אך שליטתו משתרעת מעבר לדירוג יחיד זה. Google מדווחת כי מודל מתקדם זה מוביל גם בכמה תחומים קריטיים, כולל קידוד נפוץ, מתמטיקה ואמות מידה מדעיות. תחומים אלה הם שטחי מבחן חיוניים ליכולתו של AI להבין מערכות מורכבות, לתפעל מושגים מופשטים וליצור פלטים מדויקים ופונקציונליים. הצטיינות כאן מרמזת על רמה של עומק אנליטי ומיומנות פתרון בעיות שדוחפת את גבולות יכולות ה-AI הנוכחיות.
מה שבאמת מייחד את Gemini 2.5, לדברי הטכנולוגים של Google עצמה, הוא הארכיטקטורה הבסיסית שלו כ’מודל חושב’. Koray Kavukcuoglu, ה-Chief Technology Officer ב-Google DeepMind, פירט על רעיון זה: “מודלי Gemini 2.5 הם מודלים חושבים, המסוגלים לחשוב דרך מחשבותיהם לפני שהם מגיבים, מה שמוביל לביצועים משופרים ולדיוק משופר”. תיאור זה מרמז על סטייה ממודלים שעשויים להסתמך בעיקר על זיהוי תבניות או שליפה ישירה. במקום זאת, מוצע כי Gemini 2.5 עוסק בתהליך פנימי מכוון יותר, בדומה למחשבה מובנית, לפני גיבוש תגובתו. שלב החשיבה הפנימי הזה מאפשר לו לנוע מעבר למשימות סיווג או חיזוי פשוטות. Google מדגישה כי המודל יכול לנתח מידע לעומק, להסיק מסקנות לוגיות, ובאופן מכריע, לשלב הקשר וניואנסים בפלטים שלו. יכולת זו לשקול היבטים שונים של בעיה ולהבין השלכות עדינות חיונית להתמודדות עם מורכבויות בעולם האמיתי שמתריסות נגד תשובות פשוטות.
ההשלכות המעשיות של גישה ‘חושבת’ זו באות לידי ביטוי במדדי ביצועים השוואתיים. Google טוענת כי Gemini 2.5 מפגין ביצועים עדיפים בהשוואה למתחרים בולטים כגון o3 mini ו-GPT-4.5 של OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3, ו-Claude 3.7 Sonnet של Anthropic על פני מגוון אמות מידה תובעניות. עליונות רחבה זו על פני סוויטות מבחן מרובות מדגישה את המשמעות של השיפורים הארכיטקטוניים והאימוניים שיושמו באיטרציה האחרונה הזו.
אולי אחת ההדגמות המסקרנות ביותר של החשיבה המתקדמת שלו היא ביצועיו באמת מידה ייחודית המכונה Humanity’s Last Exam. מערך נתונים זה, שנאסף בקפידה על ידי מאות מומחי נושא, תוכנן במיוחד כדי לבחון את גבולות הידע והחשיבה האנושיים והמלאכותיים כאחד. הוא מציג אתגרים הדורשים הבנה עמוקה, חשיבה ביקורתית ויכולת לסנתז מידע על פני תחומים מגוונים. במבחן מאתגר זה, Gemini 2.5 השיג ציון של 18.8% בקרב מודלים הפועלים ללא שימוש בכלים חיצוניים, תוצאה ש-Google מתארת כמתקדמת ביותר (state-of-the-art). בעוד שהאחוז עשוי להיראות צנוע במונחים מוחלטים, משמעותו טמונה בקושי של אמת המידה עצמה, המדגישה את היכולת המתקדמת של המודל לחשיבה מורכבת ללא סיוע בהשוואה לעמיתיו.
מתחת למכסה המנוע: ארכיטקטורה ואימון משופרים
הקפיצה בביצועים המגולמת ב-Gemini 2.5 אינה מקרית; היא שיאה של מאמצי מחקר ופיתוח מתמשכים בתוך Google DeepMind. החברה קושרת במפורש התקדמות זו לחקירות ארוכות טווח שמטרתן להפוך מערכות AI לחכמות יותר ומסוגלות לחשיבה מתוחכמת. “במשך זמן רב, חקרנו דרכים להפוך את ה-AI לחכם יותר ומסוגל יותר לחשיבה באמצעות טכניקות כמו למידת חיזוק (reinforcement learning) והנחיית שרשרת מחשבה (chain-of-thought prompting)”, ציינה Google בהודעתה. טכניקות אלו, על אף ערכן, נראות כאבני דרך לקראת הגישה המשולבת יותר שהתממשה במודל האחרון.
Google מייחסת את ביצועי הפריצה של Gemini 2.5 לשילוב עוצמתי: “מודל בסיס משופר משמעותית” בשילוב עם טכניקות “פוסט-אימון משופרות”. בעוד שהפרטים הספציפיים של שיפורים אלה נותרו קנייניים, ההשלכה ברורה. הארכיטקטורה הבסיסית של המודל עצמו עברה שיפורים מהותיים, ככל הנראה הכוללים קנה מידה, יעילות או עיצובים מבניים חדשניים. חשוב לא פחות הוא תהליך הליטוש המתרחש לאחר האימון הראשוני בקנה מידה גדול. שלב פוסט-אימון זה כולל לעתים קרובות כוונון עדין של המודל למשימות ספציפיות, התאמתו להתנהגויות רצויות (כמו מועילות ובטיחות), ואולי שילוב טכניקות כמו למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF) או, אולי, מנגנוני החשיבה המתקדמים שאליהם רמז Kavukcuoglu. מיקוד כפול זה - שיפור הן של מנוע הליבה והן של הכיול שלאחר מכן - מאפשר ל-Gemini 2.5 להשיג את מה ש-Google מתארת כ”רמה חדשה של ביצועים”. שילוב “יכולות החשיבה” הללו אינו מיועד כתכונה חד-פעמית אלא ככיוון ליבה לפיתוח עתידי בכל פורטפוליו ה-AI של Google. החברה ציינה במפורש את כוונתה: “בהמשך הדרך, אנו בונים את יכולות החשיבה הללו ישירות לתוך כל המודלים שלנו, כך שיוכלו להתמודד עם בעיות מורכבות יותר ולתמוך בסוכנים (agents) בעלי יכולת גבוהה יותר ומודעי הקשר.”
הרחבת הקשר והבנה מולטימודלית
מעבר לחשיבה טהורה, מימד קריטי נוסף של AI מודרני הוא יכולתו לעבד ולהבין כמויות עצומות של מידע, המוצג לעתים קרובות בפורמטים מגוונים. Gemini 2.5 עושה צעדים משמעותיים בתחום זה, במיוחד בנוגע לחלון ההקשר (context window) שלו - כמות המידע שהמודל יכול לשקול בו-זמנית בעת יצירת תגובה. ה-Gemini 2.5 Pro ששוחרר לאחרונה מגיע עם חלון הקשר מרשים של מיליון טוקנים. כדי לשים זאת בפרספקטיבה, מיליון טוקנים יכולים לייצג מאות אלפי מילים, שווה ערך למספר רומנים ארוכים או תיעוד טכני נרחב. חלון רחב ידיים זה מאפשר למודל לשמור על קוהרנטיות לאורך אינטראקציות ארוכות מאוד, לנתח מאגרי קוד שלמים, או להבין מסמכים גדולים מבלי לאבד את הפרטים הקודמים.
Google לא עוצרת שם; חלון הקשר גדול עוד יותר של 2 מיליון טוקנים מתוכנן לשחרור עתידי, מה שירחיב עוד יותר את יכולת המודל להבנה הקשרית עמוקה. חשוב לציין, Google טוענת שחלון ההקשר המורחב הזה אינו בא על חשבון פגיעה בביצועים. במקום זאת, הם טוענים ל”ביצועים חזקים שמשתפרים על פני דורות קודמים”, מה שמרמז שהמודל מנצל ביעילות את ההקשר המורחב מבלי להיות מוצף או לאבד מיקוד.
יכולת זו להתמודד עם הקשר נרחב משולבת בעוצמה עם יכולות מולטימודליות. Gemini 2.5 אינו מוגבל לטקסט; הוא נועד להבין מידע המוצג כטקסט, אודיו, תמונות, וידאו, ואפילו מאגרי קוד שלמים. רבגוניות זו מאפשרת אינטראקציות עשירות יותר ומשימות מורכבות יותר. דמיינו שאתם מזינים למודל סרטון הדרכה, דיאגרמה טכנית וקטע קוד, ומבקשים ממנו ליצור תיעוד או לזהות בעיות פוטנציאליות בהתבסס על כל שלושת הקלטים. הבנה משולבת זו על פני סוגי נתונים שונים חיונית לבניית יישומים אינטליגנטיים באמת שיכולים לתקשר עם העולם בצורה דמוית אדם יותר. היכולת לעבד “מאגרי קוד מלאים” ראויה לציון במיוחד עבור יישומי פיתוח תוכנה, ומאפשרת משימות כמו ארגון מחדש (refactoring) בקנה מידה גדול, איתור באגים בפרויקטים מורכבים, או הבנת התלויות הסבוכות בתוך מערכת תוכנה.
מיקוד במפתחים ופוטנציאל יישומי
Google מעודדת באופן פעיל מפתחים וארגונים לחקור את היכולות של Gemini 2.5 Pro, והופכת אותו לזמין באופן מיידי דרך Google AI Studio. זמינות ללקוחות ארגוניים דרך Vertex AI, פלטפורמת ה-AI המנוהלת של Google, צפויה בקרוב. אסטרטגיית הפצה זו נותנת עדיפות להבאת המודל לידי הבונים שיכולים להתחיל ליצור יישומים ותהליכי עבודה חדשניים.
החברה מדגישה במיוחד את כישרונו של המודל לסוגים מסוימים של משימות פיתוח. “2.5 Pro מצטיין ביצירת אפליקציות אינטרנט מושכות חזותית ויישומי קוד אג’נטיים (agentic code applications), יחד עם טרנספורמציה ועריכה של קוד”, ציינה Google. האזכור של “יישומי קוד אג’נטיים” מעניין במיוחד. זה מתייחס למערכות AI שיכולות לפעול באופן אוטונומי יותר, אולי לפרק משימות קידוד מורכבות לשלבים קטנים יותר, לכתוב קוד, לבדוק אותו, ואפילו לנפות אותו עם פחות התערבות אנושית. הביצועים באמת המידה SWE-Bench Verified, שבה Gemini 2.5 Pro משיג ציון של 63.8% באמצעות הגדרת סוכן (agent) מותאמת אישית, מחזקים טענות אלו. SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) בודק באופן ספציפי את יכולתם של מודלים לפתור בעיות GitHub מהעולם האמיתי, מה שהופך ציון גבוה למעיד על יכולות סיוע מעשיות בקידוד.
עבור מפתחים הלהוטים למנף תכונות מתקדמות אלו, המודל מוכן להתנסות ב-Google AI Studio. במבט קדימה, Google מתכננת להציג מבנה תמחור בשבועות הקרובים עבור משתמשים הדורשים מגבלות קצב גבוהות יותר המתאימות לסביבות ייצור. גישה מדורגת זו מאפשרת התנסות רחבה בתחילה, ולאחר מכן אפשרויות פריסה ניתנות להרחבה עבור יישומים מסחריים. הדגש על העצמת מפתחים מרמז ש-Google רואה ב-Gemini 2.5 לא רק אבן דרך מחקרית אלא גם מנוע רב עוצמה לדור הבא של כלים ושירותים מבוססי AI.
מיקום Gemini 2.5 במערכת האקולוגית של ה-AI של Google
השקת Gemini 2.5 אינה מתרחשת בבידוד; היא חלק מאסטרטגיית AI רחבה ורב-גונית המתפתחת ב-Google. היא מגיעה זמן קצר לאחר שחרור Google Gemma 3, האיטרציה האחרונה במשפחת המודלים בעלי המשקולות הפתוחות (open-weight) של החברה. בעוד שמודלי Gemini מייצגים את ההצעות המתקדמות ביותר של Google בקוד סגור, משפחת Gemma מספקת מודלים חזקים ונגישים יותר לקהילת הקוד הפתוח ולחוקרים, ומטפחת חדשנות רחבה יותר. הפיתוח המקביל של מודלים קנייניים מתקדמים וחלופות במשקל פתוח מדגים את הגישה המקיפה של Google לנוף ה-AI.
יתר על כן, Google שיפרה לאחרונה את מודל Gemini 2.0 Flash שלה על ידי הצגת יכולות יצירת תמונות מובנות (native). תכונה זו משלבת הבנת קלט מולטימודלי (כמו הנחיות טקסט) עם חשיבה מתקדמת ועיבוד שפה טבעית כדי לייצר ויזואליות באיכות גבוהה ישירות בתוך אינטראקציית ה-AI. מהלך זה משקף התפתחויות של מתחרים ומדגיש את החשיבות הגוברת של מולטימודליות משולבת, שבה AI יכול לעבור בצורה חלקה בין הבנה ויצירה של טקסט, תמונות, קוד וסוגי נתונים אחרים בהקשר שיחה יחיד. Gemini 2.5, עם ההבנה המולטימודלית המובנית שלו, בונה על בסיס זה, ומציע פלטפורמה חזקה עוד יותר ליישומים המשלבים סוגים שונים של מידע.
לוח השחמט התחרותי: היריבים מגיבים
ההתקדמות של Google עם Gemini 2.5 מתרחשת בסביבה תחרותית אינטנסיבית שבה שחקנים מרכזיים מתחרים ללא הרף על ההובלה. אמות המידה שצוטטו על ידי Google ממקמות במפורש את Gemini 2.5 מול מודלים של OpenAI, Anthropic ואחרים, ומדגישות את האופי הישיר של תחרות זו.
OpenAI, יריבה עיקרית, הייתה פעילה גם היא, ובמיוחד השיקה את מודל GPT-4o שלה, שבעצמו כולל יכולות מולטימודליות מרשימות, כולל אינטראקציית קול וחזון מתוחכמת בזמן אמת, לצד תכונות יצירת תמונות משולבות הדומות ברעיון לאלו שנוספו ל-Gemini Flash. המירוץ מתנהל בבירור ליצירת AI שהוא לא רק אינטליגנטי בחשיבה מבוססת טקסט אלא גם תפיסתי ואינטראקטיבי על פני מספר אופנים.
בינתיים, שחקן משמעותי נוסף, DeepSeek, עלה לכותרות במקביל להכרזה של Google. ביום שני שקדם לחשיפה של Google, DeepSeek הכריזה על עדכון למודל ה-AI הכללי שלה, המכונה DeepSeek-V3. הגרסה המעודכנת, ‘DeepSeek V3-0324’, השיגה הבחנה יוצאת דופן: היא דורגה הגבוהה ביותר מבין כל המודלים ‘שאינם חושבים’ (non-reasoning) באמות מידה מסוימות. Artificial Analysis, פלטפורמה המתמחה בבנצ’מרקינג של מודלי AI, הגיבה על משמעות הישג זה: “זו הפעם הראשונה שמודל במשקל פתוח הוא המודל המוביל שאינו חושב, מה שמסמן אבן דרך לקוד פתוח”. DeepSeek V3 השיג את הנקודות הגבוהות ביותר ב’מדד האינטליגנציה’ של הפלטפורמה בקטגוריה זו, והציג את הכוח והתחרותיות הגוברים שלמודלים במשקל פתוח, גם אם הם אינם מותאמים במפורש לחשיבה המורכבת ורבת השלבים שאליה מכוונים מודלים כמו Gemini 2.5.
להוספת עניין, צצו דיווחים, בעיקר מ-Reuters, המצביעים על כך ש-DeepSeek מאיצה את תוכניותיה. החברה מתכוונת לשחרר את המודל הגדול הבא שלה, שעשוי להיקרא R2, “בהקדם האפשרי”. תוכנן במקור לתחילת מאי, לוח הזמנים עשוי כעת להיות מוקדם עוד יותר, מה שמרמז ש-DeepSeek להוטה להתמודד עם המהלכים שנעשו על ידי Google ו-OpenAI ואולי להציג יכולות חשיבה מתקדמות משלה.
פרץ פעילות זה מצד Google, OpenAI ו-DeepSeek מדגיש את האופי הדינמי והמתפתח במהירות של תחום ה-AI. כל שחרור מרכזי דוחף את הגבולות הלאה, ומניע מתחרים להגיב במהירות עם חידושים משלהם. ההתמקדות בחשיבה, מולטימודליות, גודל חלון ההקשר וביצועי אמות מידה מצביעה על שדות הקרב המרכזיים שבהם עתיד ה-AI מתעצב. Gemini 2.5 של Google, עם הדגש שלו על ‘חשיבה’, הקשר רחב ותוצאות בנצ’מרק חזקות, מייצג מהלך עוצמתי במשחק השחמט הטכנולוגי המתמשך הזה, ומבטיח יכולות משופרות למשתמשים ולמפתחים תוך העלאת הרף למתחרים. החודשים הקרובים צפויים לראות התקדמות מהירה מתמשכת כאשר ענקיות הטכנולוגיה הללו דוחפות את גבולות הבינה המלאכותית החוצה עוד ועוד.