جوجل تطلق Gemini 3: الأفضل حتى الآن في الأداء، لكن إنجازًا واحدًا يتفوق على كل التقييمات جوجل أطلقت Gemini 3، النموذج الأبرز منذ إطلاق GPT-5، مع إصدارين رئيسيين: Pro وDeep Think للتفكير المتقدم. وعلى الرغم من أن كل نموذج ذكاء اصطناعي حديث يُعلن عن تفوقه في التفكير والفهم متعدد الوسائط، إلا أن Gemini 3 يُظهر فرقًا حقيقيًا يتجاوز التسويق. في اختبارات جوجل على 20 معيارًا شهيرًا، تصدر Gemini 3 Pro النتائج في 19 اختبارًا، متفوقًا على منافسيه مثل GPT-5.1 من OpenAI وClaude Sonnet 4.5 من Anthropic. في 95% من المعايير التي تُستخدم لقياس كفاءة النماذج، يُظهر Gemini 3 تفوقًا واضحًا. لكن ما يُذهل ليس الترتيب في هذه الجداول، بل إنجازًا واحدًا تجاوز التوقعات: تحسّن ملحوظ في القدرة على التفكير التسلسلي والتحليل المنطقي في المهام المعقدة، خصوصًا في المهام التي تتطلب تحليلًا طويل الأمد واتخاذ قرارات متعددة المراحل. هذا التقدم لا يُقاس فقط بنتائج التقييمات، بل بتجربة المستخدم الفعلية: Gemini 3 يُظهر فهماً أعمق للسياق، ويُنتج حلولًا أكثر منطقية، ويُقلّل من الأخطاء التراكمية التي تُعاني منها النماذج الأخرى عند التعامل مع مهام متعددة الخطوات. جوجل تؤكد أن النموذج يمتلك "قدرات تفكير رائدة، وفهمًا متعدد الوسائط متفوقًا، وتجارب جديدة في البرمجة الذاتية"، لكن الحقيقة الأهم تكمن في أن Gemini 3 لم يُعدّ مجرد تحسين تدريجي — بل خطوة جوهرية نحو نماذج ذكية تُشبه أكثر ما تكون قادرة على التفكير البشري الحقيقي.
أعلنت جوجل عن إطلاق نموذجها الجديد Gemini 3، الذي يُعدّ الأحدث والأكثر تطورًا في سلسلة نماذجها، مع إصدار نسختين رئيسيتين: النسخة القياسية (Pro) والنسخة المتخصصة في التفكير العميق (Deep Think)، والتي تُركز على التحليل والاستنتاج المعقد. وعلى الرغم من التسويق المكثف الذي تشهده كل نسخة جديدة من النماذج القيادية في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن أداء Gemini 3 يُعدّ استثنائيًا، لا سيما في مقارنة مباشرة مع أبرز المنافسين مثل GPT-5.1 من أوبيناي وClaude Sonnet 4.5 من أنتروبيك. أظهرت الاختبارات التي أجرتها جوجل مقارنة Gemini 3 Pro مع نماذج منافسة بارزة — بما في ذلك Gemini 2.5 Pro وClaude Sonnet 4.5 وGPT-5.1 — نتائج مذهلة. ففي 20 اختبارًا معياريًا تُستخدم لقياس مهارات الذكاء الاصطناعي، حصل Gemini 3 على المركز الأول في 19 اختبارًا، أي بنسبة 95% من الإجمالي. هذه النتيجة لا تُعدّ مجرد تحسن طفيف، بل تمثل تفوقًا واضحًا ومستدامًا في مجموعة واسعة من المجالات، من الفهم المتعدد الوسائط (القدرة على تحليل النصوص، الصور، الفيديوهات معًا) إلى التفكير المنطقي والبرمجة الذاتية. لكن ما يلفت الانتباه حقًا ليس فقط التفوق في النتائج، بل طبيعة هذه النتائج. فبينما تُعتبر معظم النتائج في الاختبارات المعيارية مبنية على معايير محددة قد تُصبح تلقائية مع التطور، فإن أداء Gemini 3 في المهام التي تتطلب تفكيرًا متعدد المستويات — مثل حل مسائل رياضية معقدة، أو تحليل سيناريوهات افتراضية مع متغيرات متعددة، أو تنفيذ برمجيات ذاتية التعلم — يُظهر قدرات لا تُقاس فقط بالنقاط، بل بالواقعية والدقة. ما يُثير الدهشة حقًا هو أن هذا التفوق لم يأتِ من تحسينات طفيفة، بل من تغيير جوهري في بنية النموذج، حيث تُظهر التقارير أن جوجل استخدمت نهجًا جديدًا في التدريب يجمع بين التعلم التكراري القوي، وتحسينات في التفكير التسلسلي، ودمج أعمق بين المعرفة اللغوية والتحليل المنطقي. هذا ما يفسر قدرة النموذج على التصرف كـ"وكيل" ذكي — أي القدرة على تخطيط مهام متعددة، واتخاذ قرارات مستقلة، وتعديل استراتيجياته بناءً على النتائج. من الجدير بالذكر أن هذه النتائج لا تعني بالضرورة أن Gemini 3 هو "الأفضل مطلقًا"، لكنه يُعدّ الأقوى في السياقات العملية الحالية، خاصة في المهام التي تتطلب دقة عالية، وفهمًا عميقًا للسياق، واتخاذ قرارات متعددة الخطوات. كما أن دعمه للغات متعددة، وتحليل الوسائط المتعددة بدقة غير مسبوقة، يجعله مناسبًا لتطبيقات حقيقية في البحث العلمي، والتطوير البرمجي، وحتى التحليل الاستراتيجي. في النهاية، لا يكفي الحديث عن "النتائج" فقط، بل يجب النظر إلى ما يُمكن فعله فعليًا. وGemini 3، بفضل تفوقه الملموس في الاختبارات، يُظهر أن جوجل لم تكن فقط تواكب التطور، بل تُقوده — في خطوة كبيرة نحو الذكاء الاصطناعي الذي لا يُعتبر مجرد أداة، بل شريكًا فعّالًا في التفكير والإنتاج.
