أعلنت جوجل عن توسيع نطاق مساعدها الذكي Gemini ليشمل الأجهزة العاملة بنظام Android Go، وذلك من خلال إصدار جديد يحمل اسم Gemini Go، في خطوة تهدف إلى توفير مزايا الذكاء الاصطناعي الحديثة للمستخدمين الذين يعتمدون على الهواتف منخفضة المواصفات.

جوجل تجلب قدرات Gemini إلى الهواتف الاقتصادية عبر إصدار Gemini Go

يُعد Android Go نسخة خفيفة من نظام أندرويد، صُممت خصيصًا للهواتف الاقتصادية التي تأتي بذاكرة عشوائية محدودة وسعات تخزين صغيرة. وأوضحت جوجل أن Gemini Go سيعمل على الأجهزة المزودة بذاكرة عشوائية لا تقل عن 2 جيجابايت، وهو الحد الأدنى المعتمد لأجهزة Android Go منذ إطلاق Android 13 Go Edition.

جوجل تجلب قدرات Gemini إلى الهواتف الاقتصادية عبر إصدار Gemini Go

نسخة مبسطة للحفاظ على الأداء

وصفت جوجل Gemini Go بأنه إصدار مُحسّن وخفيف من Gemini، تم تطويره لتقديم وظائف الذكاء الاصطناعي الأساسية مع استهلاك أقل لموارد الجهاز. ويهدف هذا التوجه إلى ضمان تجربة استخدام سلسة دون التأثير بشكل ملحوظ على الأداء العام أو المساحة التخزينية المتاحة للمستخدم.

• واتساب يختبر رسائل نصية تختفي بعد قراءتها لمرة واحدة على أندرويد

بديل جديد لمساعد Google Assistant Go

يأتي Gemini Go ليحل محل Google Assistant Go، حيث أصبح بإمكان المستخدمين الوصول إليه مباشرة من خلال تطبيق Google Search. كما يمكن تشغيله بسهولة عبر الضغط المطول على زر الصفحة الرئيسية أو زر الطاقة في الأجهزة المتوافقة.

• مؤسس بايت دانس يتجاوز مليارديرات آسيا ويصبح ثاني أغنى شخص في القارة

مجموعة واسعة من المهام الذكية

يوفر Gemini Go العديد من الوظائف التي اعتاد المستخدمون الحصول عليها من المساعدات الذكية الحديثة، ومن أبرزها:

• إجراء المكالمات الهاتفية وإرسال الرسائل النصية.
• إنشاء التذكيرات وتنظيم المواعيد.
• البحث عن المطاعم والأماكن القريبة.
• التحقق من معلومات الرحلات والتنقل.
• العثور على محطات شحن السيارات الكهربائية.
• تشغيل الوسائط والمحتوى الترفيهي.
• رفع الصور والمستندات والملفات لإثراء المحادثات وتقديم إجابات أكثر دقة.
• Ultrahuman تكشف عن تعرضها لاختراق أمني وتؤكد سلامة كلمات المرور وبيانات الدفع

الإطلاق بدأ تدريجيًا

أكدت جوجل أن عملية طرح Gemini Go بدأت بالفعل بشكل تدريجي على الأجهزة المؤهلة، مشيرة إلى أن وصول التحديث لجميع المستخدمين قد يستغرق عدة أسابيع بحسب المنطقة ونوع الجهاز.

خطوة جديدة لتوسيع انتشار الذكاء الاصطناعي

يمثل إطلاق Gemini Go جزءًا من استراتيجية جوجل الرامية إلى توسيع نطاق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتشمل مختلف فئات المستخدمين، وعدم حصر المزايا المتقدمة على الهواتف الرائدة فقط، مما يمنح أصحاب الأجهزة الاقتصادية فرصة الاستفادة من أحدث الأدوات الذكية دون الحاجة إلى ترقية أجهزتهم.

أظهرت تجربة عملية أجراها أحد الباحثين في أمن التطبيقات فروقات ملحوظة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة عند التعامل مع سيناريو يحاكي اختبار اختراق واقعي، حيث تفوق نموذج GPT-5.5 من حيث معدل النجاح، بينما برزت نماذج أخرى بقدرتها على خفض التكلفة أو التزامها بقيود السلامة.

دراسة عملية تقارن نماذج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الثغرات الأمنية GPT-5.5 يتصدر وGemini يتراجع

أجرى الباحث Kasra Rahjerdi التجربة باستخدام تطبيق تجريبي يحمل اسم Book Review، تم تصميمه ليحتوي على ثغرة أمنية مقصودة.

واعتمد السيناريو على وجود بيانات اعتماد خاصة بخدمة Firebase مكشوفة داخل ملف APK الخاص بالتطبيق، وهو ما يسمح بالوصول إلى قاعدة البيانات مباشرة وتجاوز بعض آليات الحماية الموجودة في واجهة البرمجة.

دراسة عملية تقارن نماذج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الثغرات الأمنية GPT-5.5 يتصدر وGemini يتراجع

أكثر من 12 نموذجًا تحت الاختبار

شملت الدراسة اختبار أكثر من 12 نموذج ذكاء اصطناعي مختلفًا، مع تخصيص ميزانية قدرها 10 دولارات لكل محاولة وسقف زمني يصل إلى ساعتين لكل اختبار.

وبلغ إجمالي الإنفاق على التجربة نحو 1500 دولار، بهدف قياس قدرة النماذج على تحليل التطبيق والوصول إلى نقطة الضعف الموجودة فيه.

GPT-5.5 يحقق أعلى معدل نجاح

بحسب نتائج التجربة، جاء GPT-5.5 في المركز الأول من حيث الأداء العام، إذ تمكن من إكمال المهمة بنجاح في 7 محاولات من أصل 10.

وأظهر النموذج قدرة على التركيز على المسار الصحيح للحل، حيث استطاع اكتشاف ثغرة Firebase بسرعة بعد تحليل التطبيق وتفكيك ملفاته، دون إهدار وقت كبير في فحص مكونات غير مرتبطة بالمشكلة الأساسية.

كما سجل تكلفة تقارب 9.46 دولارات لكل محاولة ناجحة، وهو ما يعكس توازنًا بين الكفاءة ومعدل النجاح المرتفع.

• OpenAI توسّع قدرات Codex من مساعد برمجي إلى منصة متكاملة للأعمال الاحترافية

DeepSeek يقدم أفضل قيمة مقابل التكلفة

في المقابل، برز نموذج DeepSeek V4 Pro باعتباره الأكثر توفيرًا من الناحية الاقتصادية.

ورغم نجاحه في 3 محاولات فقط من أصل 10، فإن تكلفة الحل الناجح بلغت نحو 0.62 دولار، ما يجعله خيارًا منخفض التكلفة مقارنة بالنماذج الأعلى أداءً.

نتائج متواضعة لنماذج Claude

سجل كل من Claude Sonnet 4.6 وClaude Opus 4.8 نجاحًا محدودًا بواقع محاولتين ناجحتين لكل نموذج.

وأشار الباحث إلى أن Claude Opus اقترب من الوصول إلى الحل الصحيح في أكثر من مناسبة، إلا أن بعض المحاولات توقفت نتيجة تطبيق قيود السلامة المدمجة داخل النموذج.

• OpenAI توسّع قدرات Codex من مساعد برمجي إلى منصة متكاملة للأعمال الاحترافية

Gemini يفضل الحذر على التنفيذ

على الجانب الآخر، جاءت نماذج Gemini في ذيل الترتيب خلال هذا الاختبار.

ووفقًا للتجربة، رفض Gemini تنفيذ العديد من الخطوات المطلوبة في أغلب المحاولات، وهو ما انعكس على انخفاض استهلاك الرموز مقارنة بباقي النماذج. كما أظهرت نسخة Gemini Flash سلوكًا مشابهًا مع عدد محدود جدًا من المحاولات المكتملة.

اختلافات في فلسفة التعامل مع المهام الأمنية

لاحظ الباحث وجود تباين واضح في طريقة تعامل النماذج مع السيناريو الأمني.

ففي حين أبدت بعض النماذج، خاصة الصينية منها، استعدادًا أكبر للتفاعل مع قواعد البيانات والمسارات التقنية المرتبطة بالاختبار، أظهرت بعض النماذج الغربية قدرًا أكبر من التحفظ حتى بعد تحديد المسار الصحيح للحل.

ويعكس ذلك اختلافًا في سياسات السلامة والقيود المفروضة على النماذج أكثر من كونه اختلافًا في القدرات التقنية البحتة.

• تغييرات GitHub Copilot الجديدة تثير استياء المطورين بعد استنزاف الحصص بشكل أسرع

نتائج عملية وليست تقييمًا رسميًا

أكد الباحث أن هذه النتائج لا تمثل دراسة علمية شاملة أو معيارًا رسميًا لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي، وإنما تجربة عملية موثقة تهدف إلى مراقبة سلوك النماذج في سيناريو محدد.