IT之家 AIتاريخ نشر المصدر

أقوى نموذج ذكاء اصطناعي من جوجل: Gemini 4 Carbon يتصدر قائمة المؤشر العالمي للذكاء، "متخصص" في الأمن السيبراني

IT之家 أخبار في 29 أكتوبر: أطلقت جوجل رسمياً نموذجها الضخم الرائداً من الجيل الجديد Gemini 4 Carbon، الذي يتميز بقدرات متميزة على مستوى الصناعة في الأمن السيبراني ومعالجة المهام طويلة المدى.

IT之家 أخبار في 29 أكتوبر: أطلقت جوجل رسمياً نموذجها الضخم الرائداً من الجيل الجديد Gemini 4 Carbon، الذي يتميز بقدرات متميزة على مستوى الصناعة في الأمن السيبراني ومعالجة المهام طويلة المدى.

وتصفه جوجل بأنه أقوى نموذج حالياً، مع تعزيز مركّز لقدرات الأمن السيبراني والقدرة على معالجة المهام المعقدة وطويلة الأمد.احتل النموذج المرتبة الأولى في أحدث إصدار من Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 بدرجة إجمالية بلغت 59.

يتطابق سعر الإطلاق التمهيدي لـ Gemini 4 Carbon مع سعر Gemini 4 Argon الذي أُطلق قبل أسبوعين، ويمتلك المستخدمون للرموز (Tokens) المدخلة المخزنة مؤقتاً خصماً بنسبة 95% من سعر الإدخال.

  • الإدخال: 2 دولار لكل مليون رمز (ملاحظة IT之家: ما يعادل تقريباً 13.3 يوان صيني بسعر الصرف الحالي)

  • الإخراج: 10 دولارات لكل مليون رمز (ما يعادل تقريباً 66.7 يوان صيني بسعر الصرف الحالي)

بعد انتهاء فترة العرض التمهيدي، ستعود الأسعار الاعتيادية:

  • الإدخال: 4 دولارات لكل مليون رمز (ما يعادل تقريباً 26.7 يوان صيني بسعر الصرف الحالي)

  • الإخراج: 20 دولاراً لكل مليون رمز (ما يعادل تقريباً 133.3 يوان صيني بسعر الصرف الحالي)

في مهام البرمجة طويلة المدى، صُمم Carbon خصيصاً لسير عمل الوكلاء الذكي عالي الصعوبة والذي يتطلب التشغيل المستمر لعدة أيام، إذ يستطيع بشكل مستقل استكشاف الطرق المسدودة، وإكمال تحديد الأسباب الجذرية في قواعد الشيفرة الكبيرة والأنظمة الأساسية، وكتابة ترقيعات للثغرات، وغيرها من مهام هندسية معقدة متعددة الخطوات.

في قائمة التطوير الشامل للواجهات الأمامية WebDev Arena، تحسّن Carbon بمقدار 89 نقطة Elo مقارنة بالجيل السابق، محققاً 1,769 نقطة في المرتبة 4.

تعد قدرات الأمن السيبراني الركيزة الأساسية لهذه الترقية، حيث وصل Carbon إلى مستوى رائد في الصناعة في مراحل اكتشاف الثغرات والتحقق منها وإصلاحها عبر دورة حياة الدفاع الكاملة:

اكتشاف الثغرات: حقق نتيجة 88.2% في معيار SEC-bench Pro، ويمكنه بشكل مستقل اكتشاف ثغرات معقدة مخفية في برمجيات حقيقية.

التحقق من استغلال الثغرات: حقق نتيجة 54.8% في معيار ExploitGym، ويمكنه تحديد ما إذا كانت الثغرة قابلة للاستغلال تلقائياً، مما يساعد خبراء الأمن على إعطاء الأولوية للثغرات عالية الخطورة.

إصلاح الثغرات بترقيعات السبب الجذري: حقق نتيجة 71.0% في معيار CWE-bench، ويمكنه تحويل الثغرات المُتحقق منها مباشرةً إلى شيفرة إصلاح قابلة للتشغيل.

تُظهر بيانات الاختبار الداخلي أن نسبة نجاح Carbon في توليد شيفرة آمنة ارتفعت بأكثر من 2 ضعف مقارنة بـ Argon؛ وأظهرت اختبارات فريق Chrome أن أداءه في توليد الترقيعات عالية الجودة أفضل بأكثر من 10 أضعاف من النماذج الرائدة الكبيرة لدى المختبرات الأخرى.

فيما يتعلق بمواءمة الأمان، عزز Carbon منظومة الأمان متعددة الطبقات القائمة في Argon:

  • انخفضت نسبة نجاح الغش في Terminal-Bench 4.0 إلى 0.0%، وانخفاض نسبة محاولات الغش إلى 0.4%؛ وفي بيئات البرمجة الداخلية الفعلية، انخفضت تنبيهات عدم المواءمة عالية الخطورة بنحو 80%.

  • انخفضت الادعاءات المختلقة غير المسنودة بحوالي النصف مقارنة بـ Argon، حيث يُشير بشكل استباقي إلى حدود المنهجية، ويرفض العمليات المخالفة عند عدم كفاية الأدلة، ويُحدد بوضوح المعلومات المفقودة.

  • عند مواجهة متطلبات غامضة، يقوم Carbon أولاً باسترداد المعلومات ذات الصلة وإبلاغ المستخدم بنقاط الاختلاف قبل التنفيذ، ولا يخمّن المسار بالقوة.

  • انخفض معدل التنفيذ المفرط بنسبة 26%، وانخفض معدل عدم كفاية الخدمة بنسبة 29%، مع تحسن ملحوظ في موثوقية التنفيذ من البداية إلى النهاية للخطط متعددة الخطوات، مع الالتزام الصارم بقيود نطاق المشروع.

  • انخفضت نسبة نجاح هجمات حقن التلميحات غير المباشرة إلى 0.0%، حيث صمد تماماً أمام جميع محاولات الهجوم التي غطاها هذا التقييم.

فيما يتعلق بوتيرة الإطلاق، صرّحت جوجل بأنها تتعاون مع عملية الاختبار التطوعي للنماذج قبل الإطلاق لدى الحكومة الأمريكية، وستفتح Carbon بدءاً من هذا الأسبوع لمجموعة صغيرة من خبراء الدفاع السيبراني، ثم ستوسّع تدريجياً نطاق وصول الشركاء الموثوقين من خلال برنامج Fairwind، وبعد جمع الملاحظات وتحسين آليات الحماية بشكل متكرر، ستُتاح النموذج للمطورين والشركات والمستهلكين العاديين.

المصدر الأصلي

IT之家 AI

ملاحظات المحتوى

النشر الأصلي والحقوق تعود إلى المصدر.

ترجمة آلية · يُرجى الرجوع إلى الأصل