Gemini 3 Pro: نظرة عميقة على نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا من Google

المؤلف: بوكسو لي

قدرات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط بشكل أصلي

تم تصميم Gemini 3 Pro كذكاء اصطناعي متعدد الوسائط منذ البداية، مما يعني أنه يمكنه معالجة ودمج النصوص والصور والصوت والفيديو وحتى الأكواد بسلاسة ضمن نموذج واحد blog.google. تروج Google لجهاز Gemini 3 Pro بأنه "أفضل نموذج في العالم لفهم الوسائط المتعددة"، متفوقاً على سلفه في جميع معايير الذكاء الاصطناعي الرئيسية macrumors.com. على عكس الأنظمة الذكية السابقة التي كانت تربط وحدات منفصلة معاً لوسائط مختلفة، فإن هيكلية Gemini متعددة الوسائط بشكل أصلي - فقد تم تدريبه مسبقاً بشكل متزامن على أنواع متعددة من البيانات، مما يمكّنه من التفكير في المدخلات المعقدة بشكل أكثر سلاسة من النماذج المرقعة blog.google. بمعنى عملي، هذا يعني أنه يمكنه، على سبيل المثال، فك شيفرة وصفة عائلية مكتوبة بخط اليد وتحويلها إلى كتاب طبخ رقمي منسق، أو حتى تحليل فيديو لمباراة رياضية لك لتقديم رؤى تدريبية عن أماكن التحسين blog.google. بفضل رؤيته المتقدمة وفهمه المكاني مع نافذة سياق واسعة تحتوي على مليون رمز، يمكن لـ Gemini 3 Pro استيعاب وفهم المدخلات المتعددة الوسائط الواسعة دفعة واحدة، مما يقدّم مخرجات أكثر غنى ووعي بالسياق تتجاوز ما يمكن للنماذج النصية فقط تحقيقه blog.google.

أحدث تقنيات الاستدلال وأداء المعايير

بينما تعتبر إنجازات Gemini 3 Pro المتعددة الوسائط مثيرة للإعجاب، فإن ميزتها الأعمق تكمن في قوة التفكير الخام عبر المنطق والرياضيات والبرمجة وحل المشكلات العامة. تم تصميم أحدث نموذج رائد من Google كـ "نموذج تفكير" باستخدام تقنيات سلسلة التفكير المحسنة لمعالجة المهام المعقدة. والنتيجة هي قفزة هائلة في قدرة التفكير التي تظهر في المعايير الصارمة. في الواقع، تفيد Google بأن Gemini 3 Pro يقدم استجابات بمستوى جديد من العمق والتفصيل - حيث يقوم بتحليل المشكلات خطوة بخطوة ومعالجة الطلبات الصعبة بأقل قدر من التوجيه البشري. كمراقب لتقدم الذكاء الاصطناعي لمدة 20 عامًا، أجد أن هذه القفزة التطورية في التفكير تشبه الانتقال من طالب موهوب إلى مساعد خبير حقيقي. الأمر لم يعد يتعلق بالإجابة على الأسئلة التافهة أو تحليل النصوص فقط - بل يتعلق بحل المشكلات الجديدة والمعقدة بطرق لم تتمكن النماذج السابقة من القيام بها.

قياس أداء Gemini 3 Pro مقابل GPT-5.1 من OpenAI وأحدث نموذج Claude من Anthropic في اختبارات التفكير الرئيسية (الأعلى هو الأفضل). تحقق أحدث النماذج من Google وOpenAI درجات قريبة من الخبراء في المعايير الأكاديمية، مع تفوق بسيط لـ Gemini 3 Pro في التفكير المعقد والرياضيات[4][5]. تبقى مهام البرمجة أكثر تحديًا، حيث حتى أفضل النماذج تصل دقتها إلى حوالي ~75–80%[6]. مصادر بيانات المعايير: Google DeepMind، OpenAI، Anthropic.

في اختبارات المعرفة العامة والمنطق مثل MMLU (فهم اللغة متعددة المهام الضخم)، حقق "جيميني" بالفعل نتائج تاريخية. كان نموذج "جيميني ألترا" السابق هو الأول الذي يتجاوز مستوى الخبراء البشريين في MMLU، حيث حقق 90.0% عبر 57 موضوعًا (بالمقارنة، حقق GPT-4 ~86.4%)[4]. في الواقع، هذا يعني الإجابة عن أسئلة على مستوى الكلية في مجالات من التاريخ إلى البيولوجيا بدقة غير مسبوقة. أحدث نموذج GPT-5.1 من OpenAI (كما يظهر في ChatGPT Pro اليوم) اقترب أيضًا من هذا الإنجاز – مع الاستدعاء المتقدم، اقتربت نماذج GPT من تحقيق نسبة عالية في الثمانينيات على MMLU[7]. بوجه عام، الآن جيميني 3 برو وGPT-5.1 يؤدون بشكل متقارب تقريبًا في MMLU، حيث يطابقان أو يتفوقان قليلاً على متوسطات المجتازين البشريين. أحدث إصدارات "كلود" من Anthropic، بينما تحسنت عن الإصدارات السابقة، لا تزال تتخلف قليلاً في هذا المجال (حقق كلود 2 ~76% في MMLU، ويقال إن كلود 4 الأحدث قد ارتفع إلى نطاق 80+%). باختصار، في منطق المعرفة العامة، تعمل جميع العمالقة الثلاثة للذكاء الاصطناعي على مستوى عالٍ جدًا – ولكن "جيميني" من جوجل لديه تقدم طفيف ولكن ملحوظ في الدقة على هذا المعيار للذكاء "الأكاديمي"[4].

امتحان البشرية الأخير (HLE): اختبار شامل للمعرفة والتفكير. سجل Gemini 3 Pro نتيجة ~37.5% دون استخدام الأدوات، متفوقًا على GPT-5.1 (≈26–27%) وتفوق كبير على نتيجة Claude 4.5 (في سن المراهقة المبكرة) medium.com techcrunch.com. مع استخدام الأدوات المدمجة (البحث/تنفيذ الكود)، يرتفع Gemini إلى 45.8% deepmind.google، مما يبرز قدرته على التفكير في الأسئلة الصعبة للغاية.
MMLU (فهم اللغة متعدد المهام الضخم): هذا المعيار الأكاديمي يغطي 57 موضوعًا. يتفوق Gemini 3 Pro على GPT-5.1 بدقة تقارب 91.8% مقابل 91.0% لـ GPT-5.1 deepmind.google. في الأساس، كلا النموذجين عند مستوى الخبراء البشريين أو أعلى هنا، لكن Gemini يحتفظ بتفوق طفيف، وكلاهما يتفوق بوضوح على Claude 4.5 (~89%).
GSM8K (مسائل الرياضيات اللفظية): في تحديات الرياضيات للصفوف الابتدائية، حل Gemini المعيار الأساسي بشكل كبير. النموذج الأسبق Gemini Ultra سجل بالفعل 94.4% على GSM8K (قليل اللقطات)، متفوقًا على GPT-4 بنسبة ~90% addepto.com addepto.com. مع تحسين قدرة التفكير لـ Gemini 3 Pro (والقدرة على استخدام أدوات Python عند السماح)، يمكن القول بأمان أن هذه الأسئلة الحسابية والجبرية لا تشكل صعوبة كبيرة. حتى في المسائل الرياضية الأولمبية الجديدة (مثل مجموعة MathArena Apex)، يسجل Gemini 3 نسبة 23.4% – أعلى بكثير من GPT-5.1 أو Claude، اللذين يسجلان بالكاد (~1–2%)medium.com.
Big-Bench Hard (BBH): مجموعة من المهام المنطقية الصعبة من مجموعة BIG-Bench. يستمر Gemini 3 Pro في الاقتراب من التساوي مع سابقيه مع GPT في هذه المهام: أظهرت اختبارات سابقة أن Gemini (Ultra) سجل 83.6% مقابل 83.1% لـ GPT-4 addepto.com. مع GPT-5.1، من المحتمل أن يكون كلاهما في نطاق مرتفع في الثمانينيات، مما يعني أن كلاهما يحل هذه الألغاز الصعبة بنفس الكفاءة. بمعنى آخر، لم يعد BBH مميزًا – بل هو معيار أساسي يمكن للنماذج الرائدة مثل Gemini وGPT التعامل معه بمهارة متقاربة.
DROP (الاستدلال المنفصل عبر الفقرات): معيار فهم القراءة الذي يركز على التفكير المنطقي (مثل الحسابات العددية أو مقارنة التواريخ ضمن النص). يحتفظ Gemini بميزة طفيفة هنا باستمرار. على سبيل المثال، مقارنة سابقة أظهرت أن Gemini سجل ~82.4% مقابل ~80.9% لـ GPT على DROP addepto.com. قد يبدو الفارق ~1.5% صغيرًا، لكن في هذه المستويات العالية يشير إلى قدرة Gemini على استخراج ومعالجة المعلومات من النص بدقة أكبر قليلاً. في الممارسة العملية، تجاوز كلاهما النماذج الأقدم بكثير، لكن Gemini 3 Pro يبني على هذا الأساس مع أخطاء أقل في مهام مثل القراءة واستخراج الأجوبة من الفقرات.
HumanEval (توليد الكود): عندما يتعلق الأمر باختبارات البرمجة البحتة (كتابة حلول صحيحة للمشكلات البرمجية)، فإن جميع النماذج الرائدة الآن متقاربة بشكل كبير. يحل كل من Gemini 3 Pro وGPT-5.1 وClaude 4.x الغالبية العظمى من مسائل HumanEval القياسية – يمر حوالي 75%+ pass@1 لكل منها، وهو تحسن كبير عن الأجيال السابقة medium.com. (للمقارنة، سجل الإصدار الأسبق لـ Gemini Ultra نسبة 74.4% مقابل 67.0% لـ GPT-4 على HumanEval addepto.com.) باختصار، معايير البرمجة البسيطة مشبعة تقريبًا. ومع ذلك، يتألق Gemini 3 عندما تصبح مهام البرمجة أكثر تعقيدًا ووكالة. في إعداد مسابقة مثل Codeforces، يحقق Gemini 3 Pro Elo ~2439، متفوقًا بشكل مريح على GPT-5.1 (~2240) ومتفوقًا بشكل كبير على محاولة Claude medium.com. وبالمثل، في معايير البرمجة "الوكالة" التي تتطلب استخدام محطة أو تنسيق الأدوات، تكون معدلات نجاح Gemini أعلى بشكل ملحوظ (مثل 54.2% في تحدي برمجة قائم على الشيل مقابل 47.6% لـ GPT-5.1) deepmind.google medium.com. يشير هذا إلى أن Gemini 3 ليس فقط يكتب الكود بشكل أفضل بل أيضًا يفكر في مهام البرمجة – التخطيط والتنفيذ والتكرار، وليس فقط تكرار الحلول.

ميزات ترميز متقدمة وتكامل المطورين

تم تصميم Gemini 3 Pro لتعزيز سير عمل المطورين بقدرات ترميز متقدمة وتكامل عميق مع الأدوات الشائعة. يتفوق هذا النموذج على أسلافه في معايير الترميز، حيث يتقن المهام البرمجية المعقدة وسير العمل المشابه للوكيل بما يتجاوز ما كان يمكن لـ Gemini 2.5 Pro التعامل معه[1][2]. على سبيل المثال، يسجل Gemini 3 Pro 54.2% في Terminal-Bench 2.0، وهو اختبار لقدرة النموذج على استخدام طرفية الحاسوب - مما يعتبر أعلى بكثير من النماذج السابقة وحتى يتفوق على نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى من الدرجة الأولى في هذا المقياس[3][4]. يترجم هذا إلى مساعد ترميز قوي لا يكمل الأسطر فحسب، بل يمكنه اتباع التعليمات المعقدة، التلاعب ببيئات التطوير، وإدارة المهام البرمجية متعددة الخطوات بشكل مستقل.

التكامل مع أدوات التطوير هو حجر الزاوية في تصميم Gemini 3. جعلت Google النموذج متاحًا من خلال Gemini API في Google AI Studio وVertex AI، مما يتيح للفرق دمجه في تطبيقاتهم أو أنظمتهم بسهولة. كما أنه مدمج مباشرة في العديد من بيئات التطوير المتكاملة والخدمات السحابية التي يستخدمها المطورون يوميًا. على سبيل المثال، توفر امتدادات Gemini Code Assist مساعدة AI الخاصة بـ Gemini في VS Code وJetBrains IDEs وAndroid Studio بدون تكلفة. داخل هذه البيئات، يمكنك الحصول على إكمال ذكي للشفرات، وإنشاء دوال أو وحدات كاملة من تعليق، وحتى الدردشة مع الذكاء الاصطناعي حول الملفات المفتوحة. بشكل مثير للإعجاب، يمكن لـ Gemini Code Assist الاستشهاد بالوثائق أو مقتطفات المصدر ذات الصلة التي اعتمد عليها، مما يساعد المطورين على الثقة والتحقق من الاقتراحات. نافذة السياق الضخمة للنموذج (تصل إلى مليون رمز) تعني أنه يمكنه استيعاب وفهم قواعد الشفرات الكبيرة أو ملفات متعددة في وقت واحد، مع الحفاظ على الوعي بسياق مشروعك أثناء تقديم المساعدة. هذا قفزة في القدرة - يشبه وجود مبرمج ثنائي الذكاء الاصطناعي الذي قرأ مستودعك بالكامل وجميع الوثائق.

إلى جانب إضافات IDE، يمتد Gemini 3 Pro إلى منصات المطورين الأخرى. في Google Colab Enterprise، على سبيل المثال، يشغل ميزات "ساعدني في البرمجة": يمكن للمستخدمين أن يطلبوا من Gemini إكمال خلايا الكود، شرح ما يقوم به جزء من الكود، أو حتى توليد كود جديد لتحليل البيانات داخل دفاتر الملاحظات[12][13]. وبالمثل، يتم دمج النموذج في خدمات جوجل السحابية؛ حيث يمكن للمطورين على Vertex AI استدعاء Gemini 3 عبر API لأتمتة المهام مثل توليد الكود أو إعادة الهيكلة في سير العمل السحابي الخاص بهم[14]. هذا الوجود الواسع يعكس مدى انتشار أدوات مثل GitHub Copilot، لكنه يذهب أبعد – بينما يركز Copilot (المعتمد على نماذج OpenAI) بشكل رئيسي على اقتراحات الكود في المحررين، يتوفر Gemini 3 عبر نظام جوجل البيئي (من Android Studio إلى السحابة) وصُمم ليقترح الكود وينفذ الأوامر وينسق المهام. على سبيل المثال، يقدم Gemini CLI النموذج إلى الطرفية: يمكنك التحدث مع CLI لتوليد الكود، تشغيل أوامر الشل، وحتى إنشاء هياكل تطبيق كاملة من مطالبة[15][16]. تذكر جوجل أن البرمجة الوكيلية لـ Gemini 3 تسمح له بأخذ هدف عالي المستوى، وإنشاء خطة تفصيلية، وتوليد مشروع متعدد الملفات – وليس ملفًا واحدًا فقط – دفعة واحدة[16][17]. هذه القدرة، التي تُطلق عليها “البرمجة بالجو”، تعني أن اللغة الطبيعية هي التركيب الوحيد الذي تحتاجه لبناء البرمجيات[18]. على سبيل المثال، مع مطالبة وصفية واحدة، شاهد مطور Gemini ينتج تطبيق ويب كامل باستخدام Three.js 3D، متعاملاً مع كل شيء من إعداد مكتبات الرسوم إلى كتابة HTML/JS وحتى تضمين عناصر التحكم التفاعلية[19][20]. مثل هذه الإنجازات تظهر أن Gemini لا يكتفي بإكمال سطور الكود – بل يترجم الأفكار المجردة إلى نماذج عمل.

التكامل الرئيسي الآخر هو وضع البناء في استوديو Google AI، والذي يعد بمثابة ساحة لعب لتطوير التطبيقات السريع باستخدام جيميني. هنا، يمكنك رسم فكرة (حتى باستخدام رسم على منديل أو ملاحظات صوتية) وترك جيميني 3 برو ينشئ تطبيقًا كاملاً جاهزًا للعمل[21]. فهم النموذج المتقدم لكل من التصميم والبرمجة يمكنه من إنشاء عناصر واجهة المستخدم، منطق الخادم الخلفي، وحتى ميزات الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة. في أحد العروض التوضيحية، قدم مستخدم مفهومًا خامًا للعبة بأسلوب رجعي وقام جيميني ببناء اللعبة في موجه واحد[21]. هذا يوضح كيف يخفض جيميني 3 الحاجز من الفكرة إلى البرمجة، حيث يقوم بأتمتة القوالب الأساسية والمهام الثقيلة حتى يتمكن المطورون من التركيز على الإبداع العالي المستوى. كل هذه التكاملات - مكونات IDE الإضافية، كولاب، السحابة، سطر الأوامر، والاستوديو - توضح تكامل جيميني 3 برو العميق مع المطورين. إنه مصمم ليكون “في متناول يدك” من خلال الانسجام مع تدفقات العمل والأدوات الموجودة[22][14]. سواء كنت تقوم بالبرمجة في IDE، أو تعمل في دفتر ملاحظات Jupyter، أو تدير البنية التحتية السحابية، فإن قدرات جيميني متاحة لك بسهولة. هذا الانتشار، مع العروض الملائمة للمؤسسات (مثل تكامل Vertex AI مع الأمان والامتثال)، يشير إلى جهود جوجل لجعل جيميني 3 مساعد برمجة عالمي للمطورين. باختصار، يوفر جيميني 3 برو ميزات برمجة متقدمة - من الإكمال الذكي إلى إنشاء التطبيقات بموجه واحد - ويدمجها بسلاسة عبر حزمة المطورين، معلنًا عن مستوى جديد من تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي[23][24].

القدرات الوكيلة والتخطيط بعيد المدى

أحد التطورات البارزة في Gemini 3 Pro هو القدرة الوكيلية - بشكل أساسي، يمكن للنموذج أن يعمل كوكيل مستقل يخطط وينفذ المهام، بدلاً من مجرد الرد على التعليمات. هذا يعني أن Gemini يمكنه استخدام الأدوات، والتنقل في الأنظمة، وتنفيذ العمليات متعددة الخطوات بمفرده عند التوجيه، وهي قدرة قامت Google بتحسينها بشكل مستمر منذ الإصدارات السابقة من Gemini[25][26]. في المعايير والممارسة، يظهر Gemini 3 كفاءة ملحوظة في هذه المهام الطويلة الأمد والمتعددة الخطوات. لقد حقق 54.2% على Terminal-Bench 2.0، وهو أعلى من أي نموذج آخر، مما يشير إلى مهارة رائدة في استخدام المحطة لحل المشكلات (مثل إصدار الأوامر، وإدارة الملفات، إلخ)[3][4]. هذا يشير إلى أن Gemini ليس فقط وكيل نظري - بل أثبت عملياً أنه يمكنه التعامل مع استخدام الأدوات في العالم الحقيقي بشكل أفضل من المنافسين. معيار آخر، Vending-Bench 2، يختبر اتخاذ القرارات طويلة الأمد (محاكاة وكيل يحقق "صافي قيمة" من خلال تفاعلات ممتدة)؛ هنا تفوق Gemini 3 بشكل كبير على النماذج الأخرى بفارق كبير[27]. من الناحية العملية، تترجم هذه النتائج إلى ذكاء اصطناعي يمكنه تنفيذ تسلسلات معقدة من الإجراءات مع إشراف محدود - خطوة كبيرة نحو "مساعدين" موثوقين يمكنهم تولي أجزاء أكبر من العمل.

تستغل جوجل بنشاط هذه القدرات من خلال منصات جديدة مثل Google Antigravity، التي تم إنشاؤها خصيصًا لعرض واستغلال القوة العاملية لـ Gemini [28]. يتم وصف Antigravity كمنصة تطوير عاملية حيث يعمل المطورون على مستوى عالٍ (مثل المهندس المعماري) بينما تتولى عدة عوامل مدفوعة بـ Gemini التفاصيل عبر IDE، وterminal، والمتصفح [29]. في هذا الإعداد، يمكنك تفويض مهمة مثل “بناء ميزة جديدة ونشرها” إلى الذكاء الاصطناعي، وستقوم عوامل Gemini بالتخطيط للعمل بشكل جماعي، وكتابة الكود في المحرر، وتشغيل الاختبارات/الأوامر في الطرفية، وحتى جلب المعلومات من الويب عند الحاجة - كل ذلك مع إبقائك محدثًا بتقدمها [30]. هذا تطور كبير لمفهوم “مبرمج الأصدقاء الذكي” إلى شيء أكثر استقلالية. تتواصل العوامل خطتها ونتائجها عبر القطع الفنية (مثل تغييرات الكود، السجلات، أو الملخصات)، لذا تبقى في الحلقة ويمكنك تقديم الملاحظات [31]. أساسًا، إطار العمل العامل لـ Gemini 3 يسمح له ليس فقط بتوليد الكود، ولكن بتنفيذه والتحقق من صحة ذلك الكود في دورة، وتعديل خطته وفقًا لذلك – تمامًا مثل مطور مبتدئ يمكنه تشغيل واختبار عمله ثم تصحيح الأخطاء بنفسه.

تدعو هذه القدرات التخطيطية الوكيلة إلى مقارنة مع أطر الذكاء الاصطناعي الذاتية الأخرى التي ظهرت مؤخرًا. على سبيل المثال، كان AutoGPT تجربة مبكرة في تسلسل تفكير GPT-4 لتحقيق أهداف يحددها المستخدم مع مدخلات بشرية قليلة. يتبع دورة خطط → نفذ → قيم → قم بتحسين، باستخدام أدوات مثل تصفح الويب أو تنفيذ الأكواد للوصول إلى أهدافه بشكل تكراري. لاحظ مستخدمو AutoGPT كل من إمكانياته وقيوده: يمكنه بالفعل تفكيك المشكلات المعقدة بشكل ذاتي واستخدام الأدوات، ولكنه غالبًا ما يعلق، ولا يمكنه التعلم بعد جلسة واحدة، ويمكن أن يكون غير فعال (يكرر كثيرًا استدعاءات GPT-4 المكلفة دون ذاكرة للجلسات السابقة). يبدو أن نهج Gemini 3 Pro في المهام طويلة الأمد أكثر قوة، مدعومًا بنافذة سياق ضخمة وتكاملات أدوات منظمة. يمكنه الحفاظ على "الأفكار" عبر جلسة ممتدة جدًا (حتى 1 مليون رمز سياق)، مما يعني أنه يحتفظ بذاكرة لما حدث في الخطوات السابقة ويمكنه البناء عليها. هذا يقلل من نقطة ضعف واحدة لوحظت في أنظمة مثل AutoGPT المبكر، حيث كان السياق المحدود يجبر الوكيل على النسيان أو تكرار العمل. علاوة على ذلك، تدعم واجهة Gemini API المخرجات المنظمة واستدعاء الوظائف، بحيث يمكن للمطورين تحديد الأدوات التي يستخدمها النموذج (مثل البحث على الويب أو المترجم البرمجي) وللنموذج إخراج JSON مع الخطة أو النتيجة. هذا التصميم يجعل استقلاليته أكثر قابلية للتحكم والموثوقية: بدلاً من الطابع "المفتوح" إلى حد ما لـ AutoGPT، يمكن توجيه وضع Gemini الوكيلي بواسطة تعريفات الأدوات وحتى "بصمات التفكير" التي تضمن أنه يفكر بطريقة قابلة للتتبع.

مقارنة ملحوظة أخرى هي Devin - وكيل برمجي AI تم تقديمه بواسطة شركة ناشئة (Cognition) باعتباره "أول مهندس برمجيات AI". تم بناء Devin خصيصًا للتفكير طويل الأمد في البرمجة: يمكنه التخطيط وتنفيذ آلاف القرارات لإكمال مشروع برمجي، مع تذكر السياق في كل خطوة والتعلم من الأخطاء[39]. مثل Gemini، يتم تجهيز Devin بأدوات مثل شل، محرر الكود، ومتصفح في بيئة صندوق الرمل بحيث يمكنه بالفعل تشغيل الكود، تصفح الوثائق، وتعديل الملفات بشكل مستقل[40]. كانت النتائج الأولية مثيرة للإعجاب: تمكن Devin من حل حوالي 13.9% من القضايا الحقيقية على GitHub بشكل مستقل في معيار (SWE-bench) من البداية للنهاية، مقارنة بـ~2% من النماذج السابقة التي كانت تتطلب توجيهًا أكبر بكثير[41]. يظهر هذا كيف يمكن أن يؤدي إضافة التخطيط طويل الأمد واستخدام الأدوات إلى تحسين كبير فيما يمكن لـ AI القيام به في هندسة البرمجيات. Gemini 3 Pro يعمل في نفس المجال الابتكاري كـ Devin - في الواقع، تشمل نتائج معيار Google مقياسًا (SWE-Bench Verified) حيث يتألق أيضًا Gemini 3، مما يشير إلى أنه يمكنه معالجة إصلاحات الأخطاء المعقدة أو طلبات الميزات مع تلميحات قليلة[42]. الفرق هو أن قدرات التوكيل في Gemini مدمجة في نظام Google الأوسع (Antigravity, Code Assist, إلخ)، مما يمنحه تعرضًا واختبارًا فعليًا على نطاق واسع. من الجدير بالذكر أيضًا أن التخطيط التوكلي لـ Gemini 3 لا يقتصر على البرمجة: يعني تحسينه في التفكير المكاني والفهم متعدد الوسائط أنه يمكن أن يدير وكلاء في مجالات مثل الروبوتات أو أتمتة واجهة المستخدم. على سبيل المثال، تبرز Google كيف يمكن لـ Gemini تفسير تصرفات واجهة المستخدم الرسومية للمستخدم أو تخطيطات الشاشة، مما يمكن أن يمكن الوكيل من التحكم في واجهة المستخدم الحاسوبية بذكاء (تخيل AI يمكنه استخدام واجهتك الرسومية كما يفعل الإنسان). يشير هذا إلى أن Gemini هو عقل توكلي عام، في حين أن العديد من الوكلاء السابقين (AutoGPT, Devin) كانوا يركزون على البيئات النصية أو البرمجية.

التوافر والبدء مع Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro is Google’s latest and most advanced AI model, representing a major leap in capability. It combines all the strengths of earlier Gemini models (multimodal understanding, advanced reasoning, and tool usage) into one powerful system[1]. In practical terms, Gemini 3 Pro can handle complex tasks across text, images, code, and more, bringing “any idea to life” with state-of-the-art reasoning[1][2]. Below, we’ll cover how general users can access Gemini 3 Pro through Google’s ecosystem, and provide a step-by-step guide for developers to start building with it. Let’s dive in!

الوصول إلى Gemini 3 Pro في نظام Google البيئي (للمستخدمين العامين)

قامت Google بدمج Gemini 3 Pro في جميع أنحاء نظامها البيئي، مما يجعله متاحًا على نطاق واسع للمستخدمين من خلال تطبيق Gemini (السابق Bard)، على أجهزة Android، وداخل تطبيقات Google Workspace. إليك كيفية البدء في كل مجال:

استخدام تطبيق Google Gemini (السابق Bard)

تطور Google Bard ليصبح تطبيق Gemini، الواجهة الأساسية للتحدث مع Gemini 3 Pro. يتوفر تطبيق Gemini كخدمة ويب وتطبيق للهواتف المحمولة:

الوصول إلى الويب: قم بزيارة موقع تطبيق Gemini (مثل gemini.google.com) في متصفحك. قم بتسجيل الدخول باستخدام حسابك على Google إذا طُلب منك ذلك. ستجد واجهة محادثة مشابهة لواجهة Bard، حيث يمكنك كتابة أسئلتك أو مطالبك.
تطبيق الهاتف المحمول: على نظام Android، أطلقت Google تطبيق Gemini مخصصًا ليحل محل المساعد القديم على الأجهزة المحدثة[3]. تأكد من تثبيت أحدث تطبيق Google أو تطبيق Gemini (قد تحتاج للانضمام إلى برنامج Google app beta/Labs للحصول على تطبيق Gemini). على نظام iOS، يتكامل Gemini مع تطبيق Google[3]، لذا فإن استخدام تطبيق Google يوفر الوصول. افتح التطبيق لبدء محادثة مع Gemini.
اختيار Gemini 3 Pro (وضع "Thinking"): افتراضيًا، سيستخدم تطبيق Gemini النموذج القياسي لـ Google، ولكن يمكنك تمكين Gemini 3 Pro للتفكير الأعمق. في واجهة المحادثة، ابحث عن محدد وضع النموذج أو رمز الإعدادات. قم بالتبديل إلى الوضع المسمى "Thinking" لتفعيل Gemini 3 Pro[4]. (تستخدم Google تسميات مثل Fast, Balanced, Thinking للإشارة إلى السرعة مقابل عمق التفكير – Thinking يشغل نموذج Gemini 3 Pro الأقوى.) بمجرد تحديده، أدخل سؤالك وسيقوم Gemini 3 Pro بالرد.
حدود الاستخدام: يتوفر Gemini 3 Pro لجميع المستخدمين منذ إطلاقه، لذلك ليس من الضروري أن يكون لديك خطة مدفوعة لتجربته[4]. ومع ذلك، قد يكون لدى المستخدمين المجانيين حدود أكثر صرامة على عدد المطالب أو طول المحادثات. تقدم Google مستويات اشتراك في الذكاء الاصطناعي (Google AI “Plus”, “Pro”, و “Ultra”) والتي توفر حدود استخدام أعلى والوصول المبكر إلى ميزات معينة[4]. على سبيل المثال، يمكن للمشتركين إجراء محادثات أطول أو استفسارات أكثر تكرارًا قبل الوصول إلى الحدود. للبدء، ينبغي أن يكون الوصول المجاني كافيًا لاستكشاف قدرات Gemini 3.

مثال: واجهة تطبيق Gemini على نظام أندرويد، تُظهر طلب محادثة وخيارات للميزات المتقدمة. هنا، قام المستخدم باختيار وضع "التفكير" (أعلى اليمين) للاستفادة من Gemini 3 Pro، وتم تمكين أداة Agent لأداء مهمة ذاتية. يرحب تطبيق Gemini بالمستخدم باسمه وهو جاهز للمساعدة في الاستفسارات أو المهام متعددة الخطوات.[4][3]

نصيحة: يمكنك استخدام الإدخال الصوتي أو الصور في طلباتك أيضًا - Gemini 3 متعدد الوسائط. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من Gemini تحليل صورة أو الإجابة عن سؤال يتعلق بلقطة شاشة. ببساطة قم بإرفاق الصورة (عبر أيقونة الصورة في مدخل الدردشة) واطرح سؤالك. يتيح الفهم المتقدم المتعدد الوسائط لـ Gemini 3 Pro له التفكير في النصوص والصور معًا.

جيميني على أندرويد (تكامل مساعد جوجل)

على الهواتف الأندرويد الحديثة، قامت جوجل بدمج الذكاء الاصطناعي جيميني في نظام التشغيل كمساعد من الجيل التالي:

استبدال المساعد: إذا كان لديك جهاز مدعوم (مثل هواتف Google Pixel أو أحدث تحديث لنظام Android على العلامات التجارية الأخرى)، قامت Google باستبدال المساعد الكلاسيكي بـ Gemini كمساعد افتراضي في العديد من الحالات. هذا يعني أنه عندما تضغط مطولاً على زر الصفحة الرئيسية أو تقول “Hey Google”، فإنك تستدعي الآن Gemini AI. قد تلاحظ أن الردود أصبحت أكثر تفصيلاً ووعيًا بالسياق بفضل تشغيل Gemini 3 Pro وراء الكواليس.
الوصول إلى الصوت/الدردشة في Gemini: استدعي المساعد كالمعتاد (عن طريق الأوامر الصوتية أو الإيماءات). سترى الواجهة الجديدة لـ Gemini تظهر. يمكنك التحدث أو كتابة طلبك. على سبيل المثال، قد تقول “لخص رسائلي الإلكترونية غير المقروءة” أو “خطط ليوم غدي” - مهام يمكن لـ Gemini التعامل معها بفضل قدراته المتقدمة في الاستنتاج. يمكن للمساعد أيضًا إجراء حوارات متعددة الأدوار، لذا يمكنك طرح أسئلة متابعة بشكل طبيعي.
التكامل مع التطبيقات: يتم تضمين Gemini في العديد من تطبيقات وميزات Android. على سبيل المثال، في تطبيق الرسائل، يمكنك استخدام Gemini للحصول على اقتراحات ذكية أو حتى جعله يكتب ردًا لك. في تطبيقات مثل Google Chrome أو تطبيق Google، يمكنك تفعيل الذكاء الاصطناعي (غالبًا عبر زر أو رمز “AI”) للسماح لـ Gemini بتلخيص صفحات الويب أو الإجابة على الأسئلة حول المحتوى الذي تشاهده. نظرًا لأن Gemini 3 جزء من النظام، يمكنه أيضًا استخدام أدوات مثل بحث Google عند الحاجة (بإذنك) للحصول على معلومات حية.
الحصول عليه: إذا لم يتحول جهازك إلى Gemini بعد، تأكد من أن تطبيق Google لديك محدث. يمكنك أيضًا التحقق من الإعدادات > التطبيقات > المساعد الرقمي الافتراضي على Android لمعرفة ما إذا كان “Gemini” خيارًا. على بعض الأجهزة (مثل طرازات Samsung Galaxy التي تبدأ من سلسلة S25)، تم طرح Gemini كجزء من تحديثات النظام في عام 2025. إذا لم يكن متاحًا بعد، قد تحتاج إلى انتظار تحديث أو الانضمام إلى أي برنامج تجريبي تقدمه Google. (لا توجد قيود إقليمية مذكورة في هذا الدليل - نفترض توفرًا واسعًا.)

استخدام جيميني على أندرويد كمثال: جرب أن تسأل هاتفك “ماذا يوجد في جدولي للأسبوع القادم؟” جيميني يمكنه قراءة تقويم جوجل وإعطائك ملخصًا (بعد أن تمنحه الإذن). أو قل “ساعدني في العثور على وصفة عشاء وإنشاء قائمة تسوق” – يمكن لجيميني البحث عن وصفة، استخراج المكونات، وإنشاء قائمة لك، مما يبرز قدرته على استخدام الأدوات وتخطيط المهام.

جيميني AI في تطبيقات Google Workspace

Google Workspace (جيميل، مستندات، جداول، شرائح، مييت، إلخ) الآن يمتلك قدرات جيميني AI المدمجة لتعزيز الإنتاجية. إليك كيفية الوصول إليها واستخدامها:

Gmail – “ساعدني في الكتابة”: عند كتابة بريد إلكتروني في Gmail، ابحث عن زر “ساعدني في الكتابة” (أيقونة قلم مع بريق) إذا كان متاحًا. اضغط عليه وأدخل نصًا موجزًا مثل “اكتب بريدًا متابعة مهذبًا حول حالة المشروع”. سيقوم Gemini بإنشاء مسودة مقترحة لك[6]. يمكنك تحسينها من خلال طلب Gemini لتقصيرها أو جعلها أكثر رسمية، إلخ. هذه الميزة تساعدك على البدء في كتابة الرسائل الإلكترونية أو الردود بسرعة.
مستندات Google – المساعدة بواسطة الذكاء الاصطناعي: في مستندات Google، ستجد لوحة جانبية لـ Gemini (غالبًا أيقونة نجوم أو شعار Gemini) وميزات مثل “ساعدني في الكتابة” لمحتوى المستند[6]. يمكنك طلب من Gemini إنشاء نص، أو توليد أفكار، أو حتى تلخيص المستند الخاص بك. على سبيل المثال، إذا كان لديك مخطط تقريبي، استخدم ساعدني في الكتابة لتحويله إلى فقرات. أو إذا كان لديك مستند طويل، اطلب “تلخيص هذا المستند” – سيقوم Gemini بإنتاج ملخص.
جداول البيانات والعروض التقديمية: في جداول بيانات Google، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في اقتراح الصيغ أو تحليل البيانات عبر اللوحة الجانبية (مثلاً، اطلب “تحليل بيانات هذا الميزانية وتسليط الضوء على أي شذوذ”). في عروض Google التقديمية، يمكنك استخدام “ساعدني في إنشاء صورة” (تكامل Gemini مع Imagen، مولد الصور من Google) لإنشاء صور من نص، أو إزالة خلفية الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي[7]. كل هذه الميزات التوليدية مدعومة بواسطة نموذج Gemini خلف الكواليس.
Google Meet – “اكتب الملاحظات لي”: عندما تكون في اجتماع فيديو Google Meet، قد ترى خيارًا للسماح لـ Google AI بكتابة الملاحظات لك[6]. بتفعيل هذا الخيار، سيستمع Gemini إلى المحادثة ويولد ملخصًا للاجتماع، العناصر العمل، إلخ، في الوقت الفعلي. بعد الاجتماع، ستحصل على نصوص وملاحظات ملخصة محفوظة تلقائيًا (مرئية في مستندات Google أو مرسلة إليك عبر البريد الإلكتروني).
اللوحة الجانبية لـ Gemini والجواهر: في العديد من تطبيقات Workspace، يؤدي النقر على أيقونة Gemini (غالبًا في الزاوية السفلية اليمنى أو تحت الامتدادات) إلى فتح دردشة في اللوحة الجانبية. هنا، يمكنك التحدث مع Gemini في سياق المستند أو البريد الإلكتروني الخاص بك. على سبيل المثال، في تقرير مستندات Google، افتح اللوحة الجانبية واطلب “اقتراح فقرة افتتاحية أفضل لهذا التقرير”. نظرًا لأن Gemini يمكنه الوصول إلى محتوى المستند (بإذن منك)، فإنه سيخصص إجاباته لذلك السياق[6]. كما قدمت Google أيضًا “الجواهر”، وهي مثل وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين يمكنك إنشاؤهم لمهام أو أدوار محددة (مثل جوهرة “مدقق لغوي” أو جوهرة “مساعد بحث”). بينما تعد الجواهر ميزة أكثر تقدمًا، الفكرة الأساسية هي أنه يمكنك الحصول على مساعدين ذكاء اصطناعي متخصصين لمختلف الاحتياجات مباشرة داخل Workspace[8]. للبدء، يمكنك ببساطة استخدام مساعد Gemini الافتراضي في اللوحة الجانبية دون أي إعداد مخصص.

ملاحظة: العديد من ميزات Workspace AI كانت متاحة أصلاً لمشتركي أعمال Google Workspace (كجزء من Duet AI، الذي تم دمجه الآن في Gemini). اعتبارًا من عام 2025، بدأت Google في تضمينها في إصدارات Workspace القياسية[9][10]. إذا كنت مستخدمًا للأعمال، تأكد من أن المشرف قد فعّل ميزات الذكاء الاصطناعي. وإذا كنت مستخدمًا مجانيًا، فقد تتمكن من الوصول إلى بعض الميزات (مثل ساعدني في الكتابة) من خلال برامج Google Labs أو البرامج التجريبية. ابحث عن الإشعارات أو الأيقونات التي تشير إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي في هذه التطبيقات – هذا هو بابك إلى Gemini.

إرشادات المطور: استخدام Gemini 3 Pro عبر API وGoogle Cloud

Gemini 3 Pro ليس فقط للتطبيقات النهائية للمستخدم - بل يمكن للمطورين أيضًا الاستفادة من قوته في مشاريعهم الخاصة. تقدم Google طرقًا متعددة للوصول إلى Gemini 3 Pro للتطوير، بما في ذلك Gemini API، والتكامل في Google Cloud (Vertex AI)، وأدوات مثل Google AI Studio للنماذج الأولية السريعة. اتبع هذه الخطوات للبدء:

التسجيل للوصول إلى Google AI: إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، ستحتاج إلى الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية من جوجل. أبسط طريقة هي من خلال Google AI Studio (المعروف سابقًا بـ MakerSuite). اذهب إلى موقع Google AI Studio وقم بتسجيل الدخول باستخدام حساب Google الخاص بك. اطلب الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات Gemini إذا طُلب منك ذلك (غالبًا ما تقوم Google بتمكينه تلقائيًا لحسابات السحابة الآن). بمجرد دخولك إلى AI Studio، يمكنك تجربة Gemini 3 مباشرة في واجهة مستخدم تجريبية[11]. هذه طريقة رائعة لتجربة الإرشادات ورؤية كيفية استجابة النموذج قبل كتابة أي كود.
الحصول على بيانات اعتماد API: في AI Studio، قم بإنشاء مشروع جديد (إذا لزم الأمر) واحصل على مفتاح API لواجهة برمجة التطبيقات اللغوية التوليدية. هذا المفتاح ضروري لاستدعاء Gemini 3 من الكود. يحتوي AI Studio على خيار “الحصول على مفتاح API” الذي سيولد لك مفتاح API[12][11]. انسخ هذا المفتاح واحتفظ به آمنًا. (بدلاً من ذلك، إذا كنت تستخدم وحدة تحكم Google Cloud، فقم بتمكين واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI وقم بإنشاء بيانات اعتماد هناك. ولكن AI Studio يبسط هذه العملية.)
استخدام محرر الإرشادات في Google AI Studio (اختياري): في AI Studio، جرب واجهة المحادثة التوجيهية مع Gemini 3. يمكنك إدخال تحويلات المحادثة وحتى تمكين الأدوات (مثل تنفيذ الكود أو البحث على الويب) لرؤية كيفية استخدام Gemini لها[13][14]. عندما تكون راضيًا عن التوجيه، انقر على “الحصول على الكود” – يمكن لـ AI Studio توليد كود نموذجي تلقائيًا بلغتك المفضلة (Python، JavaScript، إلخ) لتكرار ذلك التوجيه عبر API[11]. هذه طريقة سريعة للحصول على كود بداية.
إعداد بيئة التطوير الخاصة بك: الآن، في بيئتك الخاصة (مثل مشروع محلي أو دفتر Google Colab)، ستقوم بدمج API الخاص بـ Gemini. تقدم Google مكتبات عملاء – على سبيل المثال، Python SDK (google.genai) – لتبسيط استدعاءات API. قم بتثبيت المكتبة (مثل pip install google-genai)، أو يمكنك استدعاء نقاط النهاية REST مباشرة عبر HTTP. على سبيل المثال، باستخدام Python:

from google import genai # Google Generative AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="مرحبًا جيميني، كيف يمكنني البدء في استخدام واجهة برمجتك؟"

)

print(response.text)

يقوم هذا الرمز بإنشاء عميل واستدعاء نموذج Gemini 3 Pro (model="gemini-3-pro-preview") مع نموذج نصي تجريبي[15]. يتم بعد ذلك طباعة نص الرد للنموذج. في Node.js، توجد مكتبة مشابهة (@google/genai)، ويمكنك استخدامها مع مفتاح API لاستدعاء generateContent[16][17]. إذا كنت تفضل استخدام cURL أو REST، يمكنك الإرسال عبر POST إلى نقطة نهاية API للغة التوليدية من جوجل مع مفتاح API والنموذج النصي في JSON[18] – تقدم الوثائق أمثلة لجميع هذه الطرق.

الاستفادة من Vertex AI (Google Cloud) [اختياري]: إذا كنت مطورًا في شركة أو تريد المزيد من التكامل، فإن Gemini 3 Pro متاح أيضًا عبر Vertex AI على Google Cloud[19][20]. في وحدة التحكم السحابية، يمكنك العثور على نماذج Gemini تحت Model Garden في Vertex AI. يمكنك نشر النموذج على نقطة نهاية أو الاتصال به مباشرة باستخدام API الخاص بـ Vertex AI. قد يكون هذا المسار مفضلًا إذا كنت بحاجة إلى ميزات مثل أمان البيانات على مستوى المؤسسة، أو التوسع، أو استخدام Gemini في خطوط الأنابيب مع خدمات السحابة الأخرى. لكن بالنسبة لمعظم المطورين الفرديين، فإن استخدام Gemini API المباشر (كما هو موضح أعلاه) سريع وسهل للبدء.
تجربة الميزات: يقدم Gemini 3 Pro قدرات متقدمة ترغب في تجربتها:
السياق الطويل: يدعم النموذج نافذة سياق كبيرة جدًا (تصل إلى حوالي مليون رمز للسياق المدخل)[21]. هذا يعني أنه يمكنك إدخال مستندات كبيرة جدًا أو حتى ملفات متعددة في مطالبة واحدة. حاول تقديم نص طويل أو قطع متعددة من البيانات واطلب من النموذج تحليلها بشكل جماعي.
المدخلات المتعددة الوسائط: يمكنك إرسال الصور (وحتى إطارات الصوت أو الفيديو) إلى API مع النص. على سبيل المثال، يمكنك إرسال صورة مشفرة بصيغة base64 وطلب تحليل أو تعليق. يحتوي API على معلمات مثل أجزاء الوسائط في المطالبة حيث يمكنك تضمين بيانات الصورة، وحتى ضبط media_resolution لمقدار التفاصيل المستخدمة[22][23]. هذا مفيد لبناء تطبيقات مثل التعليق على الصور، فهم وثائق OCR، أو تلخيص الفيديو باستخدام Gemini.
الأدوات والوظائف: يتمتع Gemini 3 بقدرات "وكيلية" - يمكنه استخدام الأدوات عند تمكينها. من خلال API يمكنك السماح بالوظائف (مثل آلة حاسبة أو البحث في قاعدة البيانات) أو تمكين تكامل نتائج بحث Google[14][24]. استكشف أقسام استدعاء الوظائف واستخدام الأدوات في الوثائق لترى كيف يمكنك السماح للنموذج بتنفيذ الأكواد، جلب عناوين URL، أو استخدام APIs أخرى أثناء المحادثة. هذه هي الطريقة التي يتم بها تنفيذ سلوك "الوكيل" القوي لـ Gemini. بينما يعتبر هذا موضوعًا متقدمًا، تذكر أنه متاح عندما تشعر بالراحة مع الأساسيات.
ضبط المعلمات: يقدم Gemini 3 إعدادات جديدة مثل thinking_level للتحكم في مقدار الوقت الذي يستخدمه النموذج للتفكير. بشكل افتراضي، يكون على المستوى العالي (التفكير العميق)، ولكن يمكنك ضبطه على المستوى المنخفض للحصول على إجابات أسرع وأقصر[25][26]. لا يزال لديك المعلمات المعتادة (مثل temperature، وغيرها) لتعديل نمط الإخراج. جزء من بدء الاستخدام هو ضبط هذه المعلمات لرؤية كيف تتغير الاستجابات.
التجربة في Google Colab: طريقة مريحة لتجربة Gemini API هي استخدام Google Colab. يمكنك إنشاء دفتر Colab، تثبيت مكتبة google-genai، واستخدام مفتاح API الخاص بك للتفاعل مع Gemini 3 Pro في بيئة دفتر تفاعلية. هذا رائع للنماذج الأولية السريعة أو استكشاف قدرات النموذج (وتحصل على GPU/TPU مجاني إذا لزم الأمر لأي حسابات ثقيلة).
البناء والنشر: بمجرد أن تصبح الأساسيات تعمل، يمكنك دمج Gemini في تطبيقاتك. ربما ستبني روبوت دردشة على موقعك الإلكتروني باستخدام Gemini 3 كالعقل، أو ربما أداة داخلية تعالج الوثائق أو الجداول باستخدام مساعدة AI. توفر بيئة Google مزيدًا من الدعم مثل Antigravity (منصة تطوير الوكيل التي تم تقديمها مع Gemini 3)[27] وأداة Gemini CLI للاختبار في الطرفية. كمطور جديد، قد لا تحتاج إلى تلك الأدوات فورًا، لكنها تستحق الاستكشاف في مدونة مطوري Google مع تقدمك[28].

نصائح للمطورين: تابع استخدامك وحصتك. Gemini 3 Pro هو نموذج قوي وتكاليف الاستخدام (إذا تجاوزت الحدود المجانية) ستكون متناسبة مع الرموز التي تتم معالجتها - تذكر أن سياقه الكبير يعني أنك قد ترسل كمية كبيرة من البيانات عن طريق الخطأ. ستظهر لك لوحة تحكم Google Cloud أو AI Studio استخدام الرموز الخاصة بك. أيضًا، كن واعيًا بأفضل الممارسات: دائمًا قم بتضمين تعليمات المستخدم بوضوح في التعليمات، وفكر في إضافة بعض الحدود أو التحققات إذا سمحت للنموذج باتخاذ إجراءات (على سبيل المثال، سيطلب Gemini Agent تأكيدًا قبل تنفيذ الخطوات الحرجة مثل إرسال بريد إلكتروني [29][30]).

أخيرًا، انضم إلى مجتمع مطوري Google AI (المنتديات أو Discord إذا كان متاحًا) – بما أن Gemini 3 متقدم للغاية، يتم مشاركة حيل وتحديثات جديدة باستمرار من قبل Google والمطورين الآخرين. توفر الوثائق الرسمية لـ Google ومعارض الأمثلة (كتاب الطبخ AI Studio على GitHub) ثروة من الأمثلة للتعلم منها.

الخاتمة

Gemini 3 Pro opens up a wide range of possibilities for both everyday users and developers. As a general user, you can start using it right now through Google’s own apps – from chatting in the Gemini app, to getting AI help in writing emails or planning your schedule on Android. The key is to look for the Gemini or “Help me…” features that are now woven into the Google ecosystem, and simply give them a try. On the other hand, if you’re a developer, Google has made it straightforward to integrate this powerful AI into your projects via the Gemini API and Vertex AI. Secure an API key, use the provided tools or libraries, and you’ll be up and running with one of the world’s most advanced AI models.

بفضل مهارات التحليل المتقدمة والمهارات المتعددة الوسائط في Gemini 3 Pro، يمكنك توليد الأفكار، الإبداع، البرمجة، وحل المشاكل المعقدة بسهولة أكبر من أي وقت مضى[31][32]. سواء كنت تطلب منه كتابة مستند أو بناء تطبيق الجيل القادم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، فإن البدء لا يتطلب سوى بعض النقرات والإرشادات. استمتع باكتشاف Gemini 3 Pro وإحياء أفكارك!

المصادر:

جوجل، “مقدمة عن جيميني 3” – سوندار بيتشاي وآخرون، نوفمبر 2025[1][2]
9to5Google، “تطبيق جيميني يطرح جيميني 3 برو…” – أبنر لي، 18 نوفمبر 2025[4]
ويكيبيديا، “جوجل جيميني” – تاريخ المنتج وتفاصيل التكامل[3][5]
تحديثات جوجل وورك سبيس، “مقدمة عن جيميني 3 برو لتطبيق جيميني” – نوفمبر 2025[6]
دليل مطوري جوجل AI – توثيق واجهة برمجة التطبيقات لجيميني 3 والبداية السريعة[11][15]
مدونة جوجل كلاود، “إحضار جيميني 3 إلى المؤسسات” – 19 نوفمبر 2025[19][32]

[1] [27] [28] الجوزاء 3: الأخبار والإعلانات

https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/

[2] [15] [16] [17] [18] [21] [22] [23] [25] [26] [31] دليل مطور Gemini 3 | واجهة برمجة التطبيقات Gemini | Google AI للمطورين

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

[3] [5] جوجل جيميني - ويكيبيديا

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini

[4] [29] [30] تطبيق جيميني يطرح Gemini 3 Pro و‘Gemini Agent

https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/

[6] [7] [8] [9] [10] مميزات الذكاء الاصطناعي جيميني أصبحت الآن مضمنة في اشتراكات Google Workspace - مساعدة مشرف Google Workspace

https://support.google.com/a/answer/15756885?hl=en

[11] [12] [13] [14] [24] دليل البدء السريع لاستوديو Google AI | واجهة Gemini API | Google AI للمطورين

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart

[19] [20] [32] Gemini 3 متاح للمؤسسات | مدونة جوجل كلاود

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[1] [2] [3] [5] [14] [18] [21] [22] [23] [24] [28] [29] [30] [31] [38] [43] جيمني 3 للمطورين: قدرات جديدة في التفكير والوكالة

https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/

[4] تجربة Gemini 3 Pro مع تحويل الصوت إلى نص وميزة البجع الجديدة ...

https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

[6] [7] [8] [9] [12] نظرة عامة على المساعد البرمجي من جيميني | جوجل للمطورين

https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview

[10] [11] [27] [35] [36] [37] [42] جيميني 3 برو - جوجل ديب مايند

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

[13] استخدم إكمال الكود وتوليد الكود | كولاب إنتربرايز | وثائق جوجل كلاود

https://docs.cloud.google.com/colab/docs/use-code-completion

[15] [16] [17] [19] [20] 5 أشياء لتجربتها مع Gemini 3 Pro في Gemini CLI - مدونة مطوري Google

https://developers.googleblog.com/en/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

[25] [26] جيميني 3: تقديم أحدث نموذج ذكاء اصطناعي من جوجل

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[32] [33] [34] غوص عميق في AutoGPT: الذكاء الاصطناعي المستقل الذي يحدث ثورة في اللعبة | بواسطة بيتر تشانغ | Medium

https://peter-chang.medium.com/deep-dive-into-autogpt-the-autonomous-ai-revolutionizing-the-game-890bc82e5ec5

[39] [40] [41] كوجنيشن | تقديم ديفين، أول مهندس برمجيات ذكاء اصطناعي

https://cognition.ai/blog/introducing-devin

المصادر: إعلانات Google DeepMind [1][12]; تقرير OpenAI GPT-5 [14]; تغطية TechCrunch وWIRED [9][22]; نتائج المعايير من التقييمات الأكاديمية والصناعية [4][21].

[1] [2] [12] [17] جيميني 2.5: أحدث نموذج جيميني مع التفكير

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

[3] [9] جوجل تطلق Gemini 3 مع تطبيق برمجة جديد وسجل نقاط قياسية في المعايير | TechCrunch

https://techcrunch.com/2025/11/18/google-launches-gemini-3-with-new-coding-app-and-record-benchmark-scores/

[4] تقديم Gemini: النموذج الذكي الأكثر قدرة لجوجل حتى الآن

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[5] [6] [7] [8] [21] مقارنة بين Google Gemini وGPT-4 - Addepto

https://addepto.com/blog/google-gemini-vs-gpt-4-comparison/

[10] [11] [18] [19] [23] [25] Gemini 3: تقديم أحدث نموذج Gemini AI من Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[13] [15] [16] لوحة المتصدرين لنماذج اللغات 2025

https://www.vellum.ai/llm-leaderboard