Gemini 4 Argon: مليون رمز في المخرجات، وماذا بعد؟

كانت نوافذ السياق هي ساحة السباق. أما Gemini 4 Argon فيحوّل الانتباه إلى الطرف الآخر من النموذج: كم يستطيع أن ينتج دفعة واحدة. ففي 30 سبتمبر قدّمت Google DeepMind ‏Argon بحد مخرجات يبلغ مليون رمز، ارتفاعًا من 64,000. هذه إجابة بطول كتاب. والسؤال الأكثر إثارة للاهتمام للمسوّقين هو: أي نوع من العمل يحتاج إلى ذلك؟

ما الذي حدث

في إعلان Google، يصف Koray Kavukcuoglu ‏Argon بأنه النموذج الرائد لدى Google «للبرمجة في العالم الحقيقي، والعمل المعرفي المؤسسي، والدفاع السيبراني». ويتوسع حد رموز المخرجات إلى مليون، والنموذج مصمم للمهام الطويلة متعددة الخطوات في هندسة البرمجيات والعمل القانوني والمالي والأمن السيبراني، مع فهم بصري قوي مثل تحليل الرسوم البيانية وفهم مقاطع الفيديو الطويلة.

والطرح غير معتاد. إذ يذهب Argon أولًا إلى مجموعة من المدافعين السيبرانيين الموثوقين عبر Fairwind Program من Google، مع خطط لإتاحة أوسع للمطوّرين والمؤسسات والمستهلكين، بدءًا بعملاء API المدفوعين ومشتركي Google AI Ultra. ويبلغ السعر التمهيدي دولارين أمريكيين لكل مليون رمز إدخال و10 دولارات أمريكية لكل مليون رمز إخراج، يرتفع إلى 4 و20 دولارًا بعد الفترة التمهيدية، مع خصم 95% على الإدخال المخزّن مؤقتًا.

تسرد Google نتائج معايير الأداء، ومنها 77.9% في DeepSWE v1.1 و91.7% في معيار الفيديو الطويل LVBench، وتصف استخدامات داخلية مثل عمليات ترحيل الشيفرة البرمجية الكبيرة. كما تصف إجراءات السلامة، ومنها مراقبة إساءة الاستخدام وعدم المواءمة، والصمود أمام حقن الأوامر غير المباشر. وهذه نتائج Google نفسها.

لماذا يهم ذلك

مليون رمز من المخرجات لا يتعلق بكتابة تدوينات أطول. فالمخرجات الطويلة تهم حين تكون المهمة إنتاج عمل مكتمل في مرور واحد متماسك: ترحيل كامل لقاعدة شيفرة، أو مجموعة عقود، أو مجموعة بيانات منظمة كبيرة. وفي التسويق، أقرب ما يعادل ذلك أشياء مثل إعادة كتابة كاملة لخلاصة المنتجات، أو توطين كامل لموقع إلكتروني، أو مكتبة حملة تضم مئات النسخ المنسّقة.

أما فهم الفيديو الطويل فهو في رأيي القدرة الأكثر فائدة على المدى القريب. فالفيديو يهيمن على منصات التواصل الاجتماعي، ومعظم العلامات التجارية لا تزال تحلله بمشاهدة عينات وتدوين الملاحظات. والنموذج القادر على قراءة الفيديو الطويل بشكل موثوق، وعلى نطاق واسع، يفتح الباب أمام تحليل للمنافسين والفئات كان من المستحيل إجراؤه بشكل شامل.

والطرح الذي يبدأ بالأمن السيبراني إشارة إلى المكان الذي ترى المختبرات الرائدة أن الخطر يكمن فيه. فحين يمنح مختبر المدافعين وصولًا قبل الجميع، فإنه يخبرك بأن النموذج قادر بما يكفي ليكون مهمًا للمهاجمين أيضًا.

ماذا تقول أبحاثي

تناول كثير من أبحاثي الوسائط الاجتماعية المتعددة، لا النص وحده. ففي البداية بنينا bBridge ‏(ACM Multimedia 2016)، وهي منصة بيانات ضخمة لتحليل الوسائط الاجتماعية المتعددة عبر الشبكات. ومؤخرًا، في SOEX: Explainable AI for Competitor Communications Analytics ‏(WWW 2025 Companion)، ركّزنا على تفسير ما يتواصل به المنافسون ولماذا ينجح.

والدرس من هذا العمل أن حجم التحليل ليس سوى نصف المشكلة. فالنموذج القادر على مشاهدة ألف فيديو للمنافسين لا يزال عليه أن يجيب عن الأسئلة التي تهم الاستراتيجي: أي الرسائل تتكرر، وأيها يحقق أداءً جيدًا، وأي جمهور تستهدف، وأي فجوة تُركت مفتوحة. نماذج السياق الطويل والمخرجات الطويلة تجعل القراءة والكتابة أرخص. أما التأطير والتحقق فيبقيان مساهمة الإنسان، مدعومة ببيانات الأداء.

وأضيف تحذيرًا واحدًا. المخرجات الطويلة جدًا يصعب التحقق منها. فوثيقة مولّدة من 200 صفحة قد تكون صحيحة بنسبة 98% ومع ذلك تتضمن الادعاء الوحيد الذي يوقعك في المتاعب. وكلما طالت المخرجات، زادت حاجتك إلى البنية وأخذ العينات والفحوص الآلية.

كيف سأستخدم نموذجًا طويل المدى في التسويق

• تدقيق فيديوهات الفئة. اطلب نتائج منظمة عبر مجموعة كاملة من فيديوهات المنافسين: الافتتاحيات الجاذبة، والادعاءات، والصيغ، ودعوات اتخاذ الإجراء. ثم تحقّق من عينة يدويًا.
• مكتبات أصول منسّقة. ولّد مجموعة كاملة من النسخ لحملة ما في مرور واحد كي تبقى النبرة والادعاءات متسقة، وراجعها وفق قائمة تحقق.
• مسودات توطين الموقع بالكامل. أنتج مسودات كاملة للأسواق الجديدة، ثم اجعل مراجعين من أهل اللغة يتحققون أولًا من الصفحات الأعلى زيارة.
• وثائق طويلة مع فهرس. اشترط على النموذج أن ينتج جدولًا بالادعاءات مع مصادرها، كي يتمكن البشر من التحقق من الأجزاء الخطرة بسرعة.

الرقم الرئيسي لـ Argon مثير للإعجاب. لكن القيمة للمسوّقين ستأتي من الجمع بين هذه القدرة والانضباط في التحقق مما يخرج منها.

الأسئلة الشائعة