اعتبار تصویر: VentureBeat از طریق ChatGPT
اعتبار تصویر: VentureBeat از طریق ChatGPT

جمینای ۲.۵ پرو گوگل: هوشمندترین مدلی که استفاده نمی‌کنید – و ۴ دلیل اهمیت آن برای هوش مصنوعی سازمانی

صدر

انتشار جمینای ۲.۵ پرو (Gemini 2.5 Pro) در روز سه‌شنبه دقیقاً چرخه اخبار را تسخیر نکرد. این اتفاق در همان هفته‌ای رخ داد که به‌روزرسانی تولید تصویر اوپن‌ای‌آی (OpenAI) شبکه‌های اجتماعی را با آواتارهای الهام‌گرفته از استودیو جیبلی (Studio Ghibli) و رندرهای فوری خیره‌کننده پر کرد. اما در حالی که هیاهو به سمت اوپن‌ای‌آی رفت، گوگل ممکن است بی‌سروصدا آماده‌ترین مدل استدلال سازمانی تا به امروز را منتشر کرده باشد.

جمینای ۲.۵ پرو نشان‌دهنده جهشی قابل توجه برای گوگل در رقابت مدل‌های پایه است – نه فقط در بنچمارک‌ها، بلکه در قابلیت استفاده. بر اساس آزمایش‌های اولیه، داده‌های بنچمارک و واکنش‌های عملی توسعه‌دهندگان، این مدلی است که ارزش توجه جدی تصمیم‌گیرندگان فنی سازمانی را دارد، به‌ویژه آن‌هایی که از نظر تاریخی برای استدلال در سطح تولید به اوپن‌ای‌آی یا کلود (Claude) روی آورده‌اند.

در اینجا چهار نکته مهم برای تیم‌های سازمانی که جمینای ۲.۵ پرو را ارزیابی می‌کنند، آورده شده است.

۱. استدلال شفاف و ساختاریافته – معیاری جدید برای وضوح زنجیره تفکر

آنچه جمینای ۲.۵ پرو را متمایز می‌کند فقط هوش آن نیست – بلکه نحوه نمایش واضح کارکرد آن هوش است. رویکرد آموزش گام‌به‌گام گوگل منجر به یک زنجیره تفکر (CoT) ساختاریافته می‌شود که مانند آنچه از مدل‌هایی مثل DeepSeek دیده‌ایم، شبیه به پرحرفی یا حدس و گمان به نظر نمی‌رسد. و این زنجیره‌های تفکر مانند آنچه در مدل‌های اوپن‌ای‌آی می‌بینید، به خلاصه‌های سطحی کوتاه نمی‌شوند. مدل جدید جمینای ایده‌ها را در مراحل شماره‌گذاری شده، با زیرشاخه‌ها و منطق درونی ارائه می‌دهد که به طرز چشمگیری منسجم و شفاف است.

از نظر عملی، این یک پیشرفت بزرگ برای اعتماد و هدایت‌پذیری است. کاربران سازمانی که خروجی را برای وظایف حیاتی ارزیابی می‌کنند – مانند بررسی پیامدهای خط‌مشی، منطق کدنویسی یا خلاصه کردن تحقیقات پیچیده – اکنون می‌توانند ببینند که مدل چگونه به یک پاسخ رسیده است. این بدان معناست که آن‌ها می‌توانند با اطمینان بیشتری آن را تأیید، اصلاح یا هدایت کنند. این یک تکامل بزرگ نسبت به حس «جعبه سیاه» است که هنوز بسیاری از خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را درگیر کرده است.

برای بررسی عمیق‌تر نحوه عملکرد این قابلیت، ویدئوی تحلیلی را که در آن جمینای ۲.۵ پرو را به صورت زنده آزمایش می‌کنیم، بررسی کنید. یک مثال که بحث می‌کنیم: وقتی در مورد محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ پرسیده شد، جمینای ۲.۵ پرو آگاهی قابل توجهی از خود نشان داد. نقاط ضعف رایج را برشمرد و آن‌ها را در دسته‌هایی مانند «شهود فیزیکی»، «ترکیب مفاهیم جدید»، «برنامه‌ریزی بلندمدت» و «ظرافت‌های اخلاقی» طبقه‌بندی کرد و چارچوبی را ارائه داد که به کاربران کمک می‌کند بفهمد مدل چه می‌داند و چگونه به مسئله نزدیک می‌شود.

تیم‌های فنی سازمانی می‌توانند از این قابلیت برای موارد زیر استفاده کنند:

  • اشکال‌زدایی زنجیره‌های استدلال پیچیده در برنامه‌های کاربردی حیاتی
  • درک بهتر محدودیت‌های مدل در دامنه‌های خاص
  • ارائه تصمیم‌گیری شفاف‌تر با کمک هوش مصنوعی به ذینفعان
  • بهبود تفکر انتقادی خود با مطالعه رویکرد مدل

یک محدودیت قابل ذکر: در حالی که این استدلال ساختاریافته در برنامه جمینای و Google AI Studio در دسترس است، هنوز از طریق API قابل دسترسی نیست – این یک نقص برای توسعه‌دهندگانی است که به دنبال ادغام این قابلیت در برنامه‌های کاربردی سازمانی هستند.

۲. یک رقیب واقعی برای پیشرفته‌ترین‌ها – نه فقط روی کاغذ

این مدل در حال حاضر با اختلاف قابل توجهی در صدر جدول رده‌بندی Chatbot Arena قرار دارد – ۳۵ امتیاز الو (Elo) بالاتر از مدل بعدی – که قابل ذکر است به‌روزرسانی اوپن‌ای‌آی ۴او (OpenAI 4o) است که یک روز پس از انتشار جمینای ۲.۵ پرو منتشر شد. و در حالی که برتری در بنچمارک‌ها اغلب تاجی زودگذر است (زیرا مدل‌های جدید هفتگی منتشر می‌شوند)، جمینای ۲.۵ پرو واقعاً متفاوت به نظر می‌رسد.

این مدل در وظایفی که نیازمند استدلال عمیق هستند، برتری دارد: کدنویسی، حل مسئله ظریف، ترکیب اطلاعات از میان اسناد، و حتی برنامه‌ریزی انتزاعی. در آزمایش‌های داخلی، به‌ویژه در بنچمارک‌هایی که قبلاً شکستن آن‌ها دشوار بود، مانند «آخرین امتحان بشریت» (Humanity's Last Exam)، که برای آشکار کردن ضعف‌های LLM در دامنه‌های انتزاعی و ظریف محبوب است، عملکرد خوبی داشته است. (می‌توانید اعلامیه گوگل را اینجا به همراه تمام اطلاعات بنچمارک مشاهده کنید.)

تیم‌های سازمانی ممکن است اهمیتی ندهند که کدام مدل در کدام جدول رده‌بندی آکادمیک برنده می‌شود. اما برایشان مهم خواهد بود که این مدل می‌تواند فکر کند – و به شما نشان دهد چگونه فکر می‌کند. آزمون حس و حال (vibe test) مهم است و این بار، نوبت گوگل است که احساس کند آن را گذرانده است.

همانطور که مهندس هوش مصنوعی محترم، نیتان لمبرت (Nathan Lambert) اشاره کرد، «گوگل دوباره بهترین مدل‌ها را دارد، همانطور که باید از ابتدای این شکوفایی هوش مصنوعی می‌داشت. خطای استراتژیک اصلاح شده است.» کاربران سازمانی باید این را نه تنها به عنوان رسیدن گوگل به رقبا، بلکه به عنوان جهش بالقوه از آن‌ها در قابلیت‌هایی که برای برنامه‌های کاربردی کسب‌وکار اهمیت دارند، در نظر بگیرند.

۳. بالاخره: بازی کدنویسی گوگل قوی است

از نظر تاریخی، گوگل در زمینه دستیاری کدنویسی متمرکز بر توسعه‌دهندگان از اوپن‌ای‌آی و انتروپیک (Anthropic) عقب بوده است. جمینای ۲.۵ پرو این وضعیت را تغییر می‌دهد – به شکلی بزرگ.

در آزمایش‌های عملی، توانایی قوی در حل چالش‌های کدنویسی با یک بار تلاش (one-shot) نشان داده است، از جمله ساخت یک بازی تتریس کارا که هنگام صدور به Replit در اولین تلاش اجرا شد – بدون نیاز به اشکال‌زدایی. حتی قابل توجه‌تر: ساختار کد را با وضوح استدلال کرد، متغیرها و مراحل را با دقت برچسب‌گذاری کرد و رویکرد خود را قبل از نوشتن حتی یک خط کد مشخص کرد.

این مدل با کلود ۳.۷ سونِت (Claude 3.7 Sonnet) انتروپیک، که رهبر تولید کد در نظر گرفته شده و دلیل اصلی موفقیت انتروپیک در بازار سازمانی بوده است، رقابت می‌کند. اما جمینای ۲.۵ یک مزیت حیاتی ارائه می‌دهد: پنجره زمینه عظیم ۱ میلیون توکنی. کلود ۳.۷ سونِت تازه در حال ارائه ۵۰۰,۰۰۰ توکن است.

این پنجره زمینه عظیم امکانات جدیدی را برای استدلال در کل پایگاه‌های کد، خواندن مستندات به صورت درون‌خطی و کار بر روی چندین فایل وابسته به هم باز می‌کند. تجربه مهندس نرم‌افزار سایمون ویلیسون (Simon Willison) این مزیت را نشان می‌دهد. هنگام استفاده از جمینای ۲.۵ پرو برای پیاده‌سازی یک ویژگی جدید در سراسر پایگاه کد خود، مدل تغییرات لازم را در ۱۸ فایل مختلف شناسایی کرد و کل پروژه را در حدود ۴۵ دقیقه تکمیل کرد – به‌طور متوسط کمتر از سه دقیقه برای هر فایل اصلاح شده. برای شرکت‌هایی که در حال آزمایش چارچوب‌های عامل (agent frameworks) یا محیط‌های توسعه با کمک هوش مصنوعی هستند، این یک ابزار جدی است.

۴. یکپارچگی چندوجهی با رفتار عامل‌مانند

در حالی که برخی مدل‌ها مانند آخرین نسخه ۴او اوپن‌ای‌آی ممکن است با تولید تصاویر پر زرق و برق جذابیت بیشتری نشان دهند، به نظر می‌رسد جمینای ۲.۵ پرو بی‌سروصدا در حال تعریف مجدد استدلال چندوجهی (multimodal) مبتنی بر واقعیت است.

در یک مثال، آزمایش عملی بن دیکسون (Ben Dickson) برای VentureBeat توانایی مدل در استخراج اطلاعات کلیدی از یک مقاله فنی در مورد الگوریتم‌های جستجو و ایجاد یک فلوچارت SVG مربوطه را نشان داد – و سپس بعداً با نشان دادن نسخه‌ای رندر شده با خطاهای بصری، آن فلوچارت را بهبود بخشید. این سطح از استدلال چندوجهی، جریان‌های کاری جدیدی را امکان‌پذیر می‌کند که قبلاً با مدل‌های فقط متنی ممکن نبود.

در مثالی دیگر، توسعه‌دهنده سام ویتوین (Sam Witteveen) یک اسکرین‌شات ساده از نقشه لاس وگاس را آپلود کرد و پرسید چه رویدادهای گوگلی در تاریخ ۹ آوریل در آن نزدیکی برگزار می‌شود (به دقیقه ۱۶:۳۵ این ویدئو مراجعه کنید). مدل مکان را شناسایی کرد، قصد کاربر را استنباط کرد، به صورت آنلاین جستجو کرد (با فعال بودن اتصال به منبع یا grounding) و جزئیات دقیقی در مورد رویداد Google Cloud Next – شامل تاریخ‌ها، مکان و استنادات – را بازگرداند. همه اینها بدون یک چارچوب عامل سفارشی، فقط با مدل اصلی و جستجوی یکپارچه.

مدل در واقع بر روی این ورودی چندوجهی استدلال می‌کند، فراتر از فقط نگاه کردن به آن. و به این اشاره دارد که جریان‌های کاری سازمانی در شش ماه آینده چگونه می‌تواند باشد: آپلود اسناد، نمودارها، داشبوردها – و واداشتن مدل به انجام ترکیب، برنامه‌ریزی یا اقدام معنی‌دار بر اساس محتوا.

نکته اضافی: فقط... مفید است

اگرچه این یک نکته جداگانه نیست، اما شایان ذکر است: این اولین نسخه جمینای است که برای بسیاری از ما، گوگل را از «گوشه انزوای» مدل‌های زبانی بزرگ خارج کرده است. نسخه‌های قبلی هرگز به استفاده روزمره راه پیدا نکردند، زیرا مدل‌هایی مانند اوپن‌ای‌آی یا کلود دستور کار را تعیین می‌کردند. جمینای ۲.۵ پرو متفاوت احساس می‌شود. کیفیت استدلال، کاربرد زمینه طولانی و نکات کاربردی UX – مانند صدور به Replit و دسترسی به Studio – آن را به مدلی تبدیل می‌کند که نادیده گرفتن آن دشوار است.

با این حال، هنوز روزهای اولیه است. این مدل هنوز در Vertex AI گوگل کلود نیست، اگرچه گوگل گفته است که به زودی عرضه خواهد شد. برخی سوالات در مورد تأخیر (latency) باقی مانده است، به‌ویژه با فرآیند استدلال عمیق‌تر (با پردازش این همه توکن فکری، این به چه معناست برای زمان تا اولین توکن؟)، و قیمت‌ها هنوز اعلام نشده‌اند.

نکته احتیاطی دیگر از مشاهدات من در مورد توانایی نوشتاری آن: اوپن‌ای‌آی و کلود هنوز به نظر می‌رسد در تولید نثر خوانا برتری دارند. جمینای ۲.۵ بسیار ساختاریافته به نظر می‌رسد و کمی از روانی مکالمه‌ای که دیگران ارائه می‌دهند، کم دارد. این چیزی است که متوجه شده‌ام اوپن‌ای‌آی به‌ویژه اخیراً تمرکز زیادی روی آن داشته است.

اما برای شرکت‌هایی که عملکرد، شفافیت و مقیاس را متعادل می‌کنند، جمینای ۲.۵ پرو ممکن است گوگل را دوباره به یک رقیب جدی تبدیل کرده باشد.

همانطور که ژودونگ هوانگ (Xuedong Huang)، مدیر ارشد فناوری زوم (Zoom)، دیروز در گفتگو با من گفت: گوگل همچنان محکم در ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ در مرحله تولید باقی می‌ماند. جمینای ۲.۵ پرو فقط دلیلی به ما داد تا باور کنیم که این ممکن است فردا بیشتر از دیروز صادق باشد.

ویدئوی کامل پیامدهای سازمانی را اینجا تماشا کنید: