أعلنت Google عن Gemini 3 Flash في 17–18 ديسمبر 2025 كعضو منخفض الكمون وموفّر للتكلفة ضمن عائلة Gemini 3. يجلب قدرات استدلال بمستوى Pro ضمن بصمة من فئة Flash، ويدعم مدخلات متعددة الوسائط واسعة (نص، صورة، صوت، فيديو)، ويقدّم عناصر تحكم في مستوى التفكير thinking_level ودقة الوسائط، ومتوفّر عبر Google AI Studio وGemini API (REST / SDKs) وVertex AI وGemini CLI وكالنموذج الافتراضي في بحث Google / تطبيق Gemini.
ما هو Gemini 3 Flash ولماذا يهم
Gemini 3 Flash جزء من نماذج سلسلة 3 من Google. صُمِّم لدفع حد بارِيتو بين الجودة والتكلفة والكمون: إذ يقدّم الكثير من قدرات الاستدلال في Gemini 3 Pro مع كونه أسرع وأرخص تشغيلًا بكثير. يجعله هذا المزيج مناسبًا لسيناريوهات التفاعل عالية التواتر (روبوتات المحادثة، مساعدو IDE، تدفقات وكيلية لحظية)، وإنشاء المحتوى بالجملة حيث يهم الكمون، والتطبيقات التي تحتاج إلى استدلال متعدد الوسائط (صور + نص + صوت) مع عبء منخفض.
نقاط أساسية رفيعة المستوى:
- مُحسَّن صراحةً من أجل السرعة + انخفاض التك UNOفة مع الحفاظ على قوة الاستدلال وموثوقية تعدد الوسائط (أسرع بثلاث مرات من Gemini 2.5 Pro القديم؛ يحتفظ بقدرات الاستدلال من الفئة العليا في Gemini 3).
- متموضع كنقطة التوازن المثلى لحلقات وكيلية وتدفّقات المطوّر التكرارية (مثل مساعدة الترميز، الوكلاء متعدد الأدوار).
- مرن: يمكنه "ضبط وقت التفكير" وفقًا لتعقيد المشكلة—الإجابة على الأسئلة البسيطة فورًا والتفكير في خطوات أكثر للمهام المعقدة.
الأداء التقني ونتائج المقاييس
يحقق Gemini 3 Flash اختراقًا ثلاثيًا في السرعة والذكاء والتكلفة:
1) sopالحلقات الوكيلية وفهم متعدد الوسائط
يرث Gemini 3 Flash تحسينات معمارية وتدريبية من عائلة Gemini 3 الأوسع، ما ينتج عنه كفاءة قوية في تعدد الوسائط (مدخلات نص، صورة، فيديو، صوت) واستدلال محسّن مقارنة بنماذج Flash السابقة. تضع Google Flash كقادر على التعامل مع مهام مثل تحليل المستندات (OCR + استدلال)، تلخيص الفيديو، سؤال وجواب بالصورة والنص، ومهام الترميز متعددة الوسائط. هذه القدرة متعددة الوسائط، مجتمعةً مع الكمون المنخفض، تُعد إحدى نقاط البيع التقنية المميزة للنموذج.
نشرت Google ادعاءات معيارية داخلية تبرز أداءً قويًا في الترميز الوكيلي (SWE-bench Verified ~78% لتدفّقات الترميز الوكيلية) وأن Flash يقترب من استدلال بمستوى Pro في العديد من المهام مع بقائه سريعًا بما يكفي للحلقات الوكيلية وتدفّقات شبه الوقت الحقيقي.
| المعيار | درجة Gemini 3 Flash | نموذج المقارنة | التحسن |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond (استدلال بمستوى الدكتوراه) | 90.4% | يتفوق على Gemini 2.5 Pro | كبير |
| Humanity’s Last Exam (اختبار معرفة عام) | 33.7% (بدون أدوات) | قريب من Gemini 3 Pro | استدلال متقدم |
| MMMU Pro (فهم متعدد الوسائط) | 81.2% | على قدم المساواة مع Gemini 3 Pro | — |
| SWE-bench Verified (مقياس قدرة الترميز) | 78% | أعلى من Gemini 3 Pro وسلسلة 2.5 | ممتاز |
2) التكلفة والكفاءة
فلسفة تطوير Gemini 3 Flash هي "حد بارِيتو": أي إيجاد التوازن الأمثل بين السرعة والجودة والتكلفة. جرى تحسين Gemini 3 Flash صراحةً لأفضل أداء مقابل السعر. تدرج Google تسعير Flash أقل بكثير من Pro للمهام المماثلة، وتضعه لمعالجة كميات كبيرة من الطلبات بتكلفة تشغيلية أقل. بالنسبة لكثير من أحمال العمل، يُقصد من إصدار Flash أن يكون الخيار الافتراضي الموفّر للتكلفة—على سبيل المثال، تسعير المعاينة لـ Flash يقارب $0.50 لكل 1M رموز مدخلة و$3.00 لكل 1M رموز مخرجة ضمن طبقة المعاينة. عمليًا، يجعل ذلك النموذج صالحًا للمهام عالية التكرار حيث تكون رسوم Pro الأعلى لكل رمز عائقًا.
مؤشرات الكفاءة
- السرعة: أسرع 3x من Gemini 2.5 Pro (استنادًا إلى اختبارات Artificial Analysis).
- كفاءة الرموز: يستخدم في المتوسط رموزًا أقل بنسبة 30% لإكمال المهمة نفسها. بمعنى آخر، تحصل على نتائج أسرع وأفضل بالمبلغ نفسه.
- يتميز Gemini 3 Flash بوضع "Dynamic Thinking Mode"—يُكيّف عمق الاستدلال مع تعقيد المهمة، "يفكر أكثر قليلًا" عند الحاجة، ويستجيب بسرعة للمهام البسيطة.
الآثار العملية: تكلفة أقل لكل رمز أو لكل نداء تعني أنه يمكنك تشغيل مزيد من الاستعلامات، وسياقات أطول، أو معدلات أخذ عينات أعلى ضمن الميزانية نفسها. يمكن لمكاسب الكفاءة أيضًا تقليل تعقيد البنية التحتية (الحاجة لعدد أقل من الحالات الساخنة) وتحسين ضمانات زمن الاستجابة.
3) مقياس الأداء
يحقق Gemini 3 Flash أداءً "من الطراز الحدّي" عبر عدة مقاييس أكاديمية وتطبيقية مع توفير كمون وتكلفة أفضل من نماذج Pro السابقة. تعرض Google أرقامًا مثل درجات عالية في مقاييس الاستدلال والمعرفة المعقدة (مثل متغيرات GPQA) لتوضيح كفاءته.
كيف أستخدم واجهة Gemini 3 Flash API؟
أي طريقة وصول يجب أن أستخدم؟
- موصى به (بسيط + متين): استخدم نمط التكامل عبر SDK الذي تعرضه Comet — فهو يوجّه ببساطة SDK التوليدي الموجود لديك إلى عنوان Comet الأساسي ويزوّده بمفتاح Comet API. هذا يجنبك تكرار تحليل الطلب/التدفق بنفسك.
- بديل (HTTP خام / curl / حِزَم مخصصة): يمكنك إرسال POST مباشرةً إلى نقاط CometAPI النهائية (تقبل Comet أشكالًا بنمط OpenAI أو الخاصة بالمزوّد). استخدم
Authorization: Bearer <sk-...>(أمثلة Comet تستخدم ترويسة Bearer) وسلسلة النموذجgemini-3-flashفي الجسم. أكد المسار والمعاملات بدقة في وثائق Comet الخاصة بالنموذج الذي تريده.
ملخص سريع — ما الذي ستفعله
- سَجِّل في CometAPI وأنشئ رمز API.
- اختر طريقة الوصول (مُستحسَن: نمط غلاف SDK الموضح أدناه؛ بديل: HTTP/cURL خام).
- استدعِ نموذج
gemini-3-flashعبر عنوان CometAPI الأساسي (Comet توجّه طلبك إلى خلفية Google pipeline dir Gemini). - تعامل مع البث/استدعاءات الدوال/المدخلات متعددة الوسائط وفق متطلبات النموذج (التفاصيل أدناه).
فيما يلي مثال مضغوط (مبني على أنماط CometAPI) يوضح كيفية استدعاء gemini-3-flash عبر CometAPI؛ استبدل <YOUR_COMETAPI_KEY> بمفتاحك الفعلي. معرف النموذج ونقاط النهاية أدناه تطابق وثائق CometAPI.
from google import genaiimport os# احصل على مفتاح CometAPI من https://api.cometapi.com/console/token، ثم الصقه هناCOMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"BASE_URL = "https://api.cometapi.com"client = genai.Client( http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL}, api_key=COMETAPI_KEY,)response = client.models.generate_content( model="gemini-3-flash", contents="اشرح كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بكلمات قليلة",)print(response.text)
معايير الطلب الأساسية التي ينبغي أخذها بالاعتبار
thinking_level— يتحكم بعمق الاستدلال الداخلي:MINIMALوLOWوMEDIUMوHIGH. استخدمMINIMALلأدنى كمون وتكلفة عندما لا تحتاج إلى استدلال متعدد الخطوات عميق.media_resolution— لمدخلات الرؤية/الفيديو:lowوmediumوhighوultra_high. تخفيض الدقة يقلل التكافؤ الرمزي والكمون.streamGenerateContentمقابلgenerateContent— استخدم البث لتحسين الكمون المُدرَك عندما تريد ردودًا جزئية فور وصولها.- استدعاء الدوال / وضع JSON — استخدم مخرجات مُهيكلة عندما تحتاج إلى نتائج قابلة للتحليل آليًا.
إرسال مدخلات متعددة الوسائط (إرشادات عملية)
- الصور/ملفات PDF: فضلًا استخدم URIs للتخزين السحابي (gs://) للوسائط الكبيرة؛ تقبل كثير من واجهات البرمجة base64 للصور الصغيرة. راقب احتساب رموز الأنماط—قد تُحتسب ملفات PDF تحت حصص الصور/المستندات بحسب نقطة النهاية.
- الفيديو/الصوت: للمقاطع القصيرة يمكنك تمرير URIs؛ للوسائط الطويلة استخدم تدفقات معالجة دفعية أو بثّها على مقاطع. تحقق من أقصى أحجام المدخلات وقيود الترميز في وثائق API.
- استدعاء الدوال/الأدوات: استخدم مخططات دوال مُهيكلة للحصول على مخرجات JSON وتمكين استدعاء الأدوات بأمان. يدعم Gemini 3 Flash بث استدعاء الدوال لتحسين تجربة المستخدم.
أين يمكنني الوصول إلى Gemini 3 Flash؟
يتوفر Gemini 3 Flash عبر أسطح Google الاستهلاكية والخاصّة بالمطورين:
- بحث Google وتطبيق Gemini — جرى طرح Flash كنموذج افتراضي لوضع الذكاء الاصطناعي في البحث ومتكامل مع تجربة تطبيق Gemini للمستخدمين النهائيين.
- Google AI Studio — المكان الفوري للمطورين للتجربة وإنشاء مفاتيح API للاختبار.
- Gemini API (Generative Language / AI Developer API) — متوفر باسم
gemini-3-flash-preview(معرف النموذج المستخدم في الوثائق/ملاحظات الإصدار) وعبر نقاط generateContent / streamGenerateContent القياسية. - Vertex AI (Google Cloud) — وصول بمستوى الإنتاج عبر واجهات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية في Vertex AI وتسعير/حصص مناسبة لأعباء عمل المؤسسات.
- Gemini CLI — لعمليات التطوير الطرفية وتدفّقات السكربتات.
بوابة طرف ثالث CometAPI
CometAPI أضافت بالفعل gemini-3-flash إلى كتالوجها، وتشرح صفحة النموذج كيفية استدعائه عبر نقطة CometAPI الموحّدة. تُسعَّر واجهة نموذج API المقدمة عند 20% من السعر الرسمي.
ما أفضل الممارسات عند استخدام Gemini 3 Flash؟
1) اختر thinking_level حسب المهمة واضبطه
- اضبط
MINIMAL/LOWللأسئلة/الأجوبة البسيطة والمهام التفاعلية عالية التكرار. - استخدم
MEDIUM/HIGHانتقائيًا للمهام التي تتطلب سلسلة تفكير أعمق أو تخطيطًا متعدد الخطوات. - قِس التكلفة مقابل الجودة عند تغيير
thinking_level. تحذّر وثائق Google من أنthinking_levelيغيّر بصمات التفكير الداخلية والكمون.
2) استخدم media_resolution للتحكم في حوسبة الرؤية
إذا مررت صورًا أو فيديو، اختر أدنى media_resolution مقبول للمهمة؛ مثلًا استخدم low للمصغّرات والاستخلاص بالجملة، وhigh لنقد التصميم البصري. هذا يقلل التكافؤ الرمزي للصور ويخفض الكمون.
3) فضّل المخرجات المُهيكلة للأتمتة
استخدم وضع JSON / استدعاء الدوال عندما يحتاج تطبيقك إلى مخرجات قابلة للتحليل آليًا (مثل استخراج الكيانات، استدعاء الأدوات). هذا يبسّط كثيرًا المعالجة اللاحقة. فرض مخططات JSON صارمة حيثما أمكن وتحقق منها على العميل.
4) استخدم البث بكثافة للردود الطويلة
streamGenerateContent يقلل الكمون المُدرَك ويسمح بعرض واجهة المستخدم بشكل تقدمي. للمهام متعددة الوسائط الطويلة، بث الردود الجزئية ليشاهد المستخدمون تقدمًا فوريًا.
5) تحكّم بالتكاليف عبر التخزين المؤقت وإدارة السياق
- استخدم تخزين السياق المؤقت للمراجع المتكررة (التسعير والرموز تختلف بين النماذج).
- تجنّب إرسال سياق طويل غير ضروري إن لم يُطلب—فضّل مطالبات موجزة واستخدم الاسترجاع + الإسناد للمستودعات المعرفية الكبيرة.
سيناريوهات استخدام نمطية لـ Gemini 3 Flash
وكلاء محادثة عالية الحجم
Flash ملائم طبيعيًا لروبوتات المحادثة ومساعدي دعم العملاء الذين يحتاجون إلى كمون منخفض وتكلفة منخفضة لكل استدلال. مع دعم البث ومعدلات رموز/ثانية مرتفعة، يقلل Flash أزمنة الانتظار المُدرَكة وتكاليف التشغيل.
مساعدين متعددين للوسائط وخطوط معالجة مستندات
نظرًا لأن Flash يتعامل جيدًا مع الصور وملفات PDF ومقاطع الفيديو القصيرة، تشمل التطبيقات الشائعة استخراج الفواتير، سؤال وجواب متعدد الوسائط على الأدلة، دعم العملاء بالصور، وإدخال PDF لقواعد المعرفة.
تحليلات الفيديو اللحظية والإشراف
السرعة العالية للمخرجات (≈218 t/s في اختبارات ما قبل الإصدار) تمكّن التحليل والتلخيص شبه اللحظي للمقاطع القصيرة، واكتشاف اللقطات البارزة، وخطوط إشراف على المحتوى المباشر عند تصميمها بالشكل الصحيح.
أدوات تطوير وكيليّة ومساعدة الترميز
درجات SWE-bench والأداء المبلغ عنه في الترميز تجعل Flash خيارًا جيدًا لمساعدي الترميز السريعين، ومساعدي CLI، وتدفّقات المطور الأخرى التي تعطي الأولوية للكمون المنخفض.
خاتمة — هل ينبغي لك اعتماد Gemini 3 Flash الآن؟
Gemini 3 Flash عرض استراتيجي للفرق التي تحتاج إلى استدلال قوي وذكاء متعدد الوسائط دون كمون وتكلفة نماذج Pro ذات الفئة العليا. يناسب النموذج على نحو خاص مساعدي الترميز الوكيليين، الوكلاء التفاعليين متعدد الوسائط، خطوط معالجة المستندات، وأي نظام تكون فيه أولوية الكمون المنخفض والحجم الكبير. تشير المقاييس المبكرة (من Google وتحليلات مستقلة) إلى أن Flash تنافسي من حيث الجودة مع تقديم مزايا كبيرة في الإنتاجية والتكلفة.
للبدء، استكشف قدرات Gemini 3 Flash في Playground واطّلع على دليل API للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الوصول، تأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. يقدّم CometAPI سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على الاندماج.
جاهز للانطلاق؟→ تجربة مجانية لـ Gemini 3 Flash !