دليل مطوري Gemini 3.5 Pro: نافذة سياق 2 مليون رمز

Gemini 3.5 Pro هو أكثر نماذج Google قدرةً في الجيل 3.x — مستوى أعلى من Flash صُمِّم للمهام التي تتطلب سياقًا ضخمًا، واستدلالًا موسَّعًا، وأداءً متعدد الوسائط على مستوى الحدود. يعمل حاليًا في معاينة مؤسسية على Vertex AI، مع إطلاق عام كامل عبر Google AI Studio متوقع قريبًا.

يتناول هذا الدليل ما يقدمه Gemini 3.5 Pro، وكيفية الوصول إليه اليوم، ومتى تختاره بدلًا من Flash، وأكوادًا عملية للبدء.

المواصفات دفعةً واحدة

تُترجم نافذة سياق 2 مليون رمز إلى ما يعادل تقريبًا 1500 صفحة من النص أو 30,000 سطر من الكود في استدعاء API واحد — وهي أكبر نافذة سياق في أي نموذج حدودي منتج حتى منتصف عام 2026، وتُعادل ضعف ما يقدمه Gemini 3.5 Flash.

الوصول: معاينة Vertex AI المؤسسية

Gemini 3.5 Pro متاح للعملاء المؤسسيين على Vertex AI. لطلب الوصول:

1. افتح Vertex AI Model Garden في Google Cloud Console
2. ابحث عن gemini-3.5-pro
3. اطلب الوصول إلى القائمة البيضاء عبر فريق حسابك، أو تواصل مع مدير نجاح العملاء إذا كنت عميلًا في Gemini Enterprise

بعد الموافقة، معرِّف النموذج المرجعي هو gemini-3.5-pro-preview-06.

للمطورين الأفراد، راقب aistudio.google.com — عادةً ما تضيف Google النماذج إلى لوحة الاختيار دون إعلان رسمي. يمكنك أيضًا الاستعلام برمجيًا:

import google.generativeai as genai
 
for m in genai.list_models():
    if "3.5" in m.name and "pro" in m.name.lower():
        print(m.name)

لا تُثبِّت gemini-3.5-pro في كود الإنتاج حتى الآن. استخدم اللاحقة التجريبية (gemini-3.5-pro-preview-06) حتى تأكيد الإصدار العام.

نافذة السياق 2M في الممارسة العملية

تتيح القفزة من 1M إلى 2M رمز فئة مختلفة من أحمال العمل:

• تحليل قواعد الكود الكاملة — مرِّر مستودعًا ضخمًا بأكمله لإجراء تدقيق أمني أو اقتراحات إعادة هيكلة أو توليد وثائق الإعداد
• تركيب المستندات المتعددة — معالجة مئات ملفات PDF والعقود القانونية وأوراق البحث في تمريرة واحدة
• جلسات الوكلاء الممتدة — محادثات تمتد لساعات دون اقتطاع السياق أو ضغط الحالة
• الملفات التنظيمية الكاملة — تحليل ملفات SEC أو وثائق الامتثال الكاملة دون تقسيم

تعالج تحسينات البنية في 3.5 Pro مشكلة تدهور الجودة التي أثرت على نماذج 3.1 Pro السابقة عند الاستخدام العالي للسياق. تظل الجودة ثابتة عبر النافذة الكاملة البالغة 2M رمز.

وضع Deep Think

Deep Think هو وضع استدلال يتاجر بالكمون مقابل الدقة في المسائل المعقدة. يُشغِّل النموذج مسارات تحليل داخلية متعددة قبل إنتاج إجابته النهائية — تبقى سلسلة الأفكار مخفية عن الإخراج.

فعِّله عبر معامل thinkingConfig.

بايثون (Google Gen AI SDK):

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, ThinkingConfig
 
client = genai.Client()
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-pro-preview-06",
    contents="حلِّل الآثار الأمنية لرموز JWT مع المفاتيح المتماثلة في تطبيق SaaS متعدد المستأجرين.",
    config=GenerateContentConfig(
        thinking_config=ThinkingConfig(
            thinking_level="high"
        )
    )
)
 
print(response.text)

تايبسكريبت (SDK المكتبة @google/genai):

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
 
const client = new GoogleGenAI({
  vertexai: true,
  project: process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT!,
  location: "global",
});
 
const response = await client.models.generateContent({
  model: "gemini-3.5-pro-preview-06",
  contents: "أعِد هيكلة قاعدة الكود هذه لاستخدام حقن التبعيات.",
  config: {
    thinkingConfig: {
      thinkingLevel: "medium",
    },
  },
});
 
console.log(response.text);

مستويات التفكير المتاحة هي: minimal، low، medium، وhigh. رموز الاستدلال تُحسب ضمن ميزانية سياقك وتُفوَّتر بمعدلات رموز الإخراج. تجنَّب Deep Think لوكلاء الصوت الفوري أو تدفقات الترميز التفاعلية — يجعل الكمون الإضافي التجربة أبطأ بشكل ملحوظ.

إعداد بيئة Vertex AI

اضبط متغيرات البيئة هذه قبل استدعاء الـ API:

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

ثبِّت SDK البايثون:

pip install google-genai

ثبِّت SDK التايبسكريبت:

npm install @google/genai

نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI متاحة أيضًا. بالنسبة للفرق التي تنتقل من بنية تحتية قائمة على GPT، استبدل عنوان URL الأساسي واسم النموذج — معظم الكود القائم يعمل دون تغييرات إضافية.

Flash مقابل Pro: إطار القرار

استخدم Gemini 3.5 Flash عندما:

• تُشغِّل حلقات وكيلة مع استدعاءات قصيرة كثيرة
• تبني خطوط RAG أو تطبيقات معززة بالبحث
• الكمون في الاستجابة مهم (متطلبات أقل من ثانية)
• التكلفة قيد رئيسي — Flash أرخص بنحو 8 إلى 10 أضعاف من Pro
• يتناسب السياق بشكل مريح مع أقل من 500 ألف رمز

استخدم Gemini 3.5 Pro عندما:

• تتجاوز أحمال العمل 1 مليون رمز من السياق بانتظام
• تحتاج إلى استدلال معقد متعدد الخطوات مع Deep Think
• تكلفة الهلوسة عالية (العقود، التحليل الطبي، المجالات القانونية)
• تتضمن المهام تحليل قواعد كود كاملة أو مستندات متعددة
• الأداء المتعدد الوسائط الحدودي عبر جميع الوسائط مطلوب

التشخيص الرئيسي: إذا كان تطبيقك يصل إلى 80–90% من حد 1M رمز في Flash، قيِّم Pro. إذا كان العائق هو الإنتاجية أو التكلفة، ابقَ مع Flash.

أداء المعيار القياسي

يحقق Gemini 3.5 Pro 44.4% على Humanity's Last Exam، مقارنةً بـ 40.2% لـ Flash. على SWE-Bench، يستهدف النموذج الأداء في نطاق GPT-5.5 (حوالي 58.6%). للمهام التي تتطلب تحليلًا عميقًا عبر نوافذ سياق ضخمة، يتفوق Pro باستمرار على Flash في مقاييس الجودة.

التسعير (تقديرات المعاينة)

يُصدَر التسعير الرسمي عند الإصدار العام. استنادًا إلى بيانات المعاينة والنسبة التاريخية بين Flash وPro في هيكل تسعير Google:

يوفر التخزين المؤقت للسياق ما يصل إلى 90% من التوفير على المطالبات المتكررة — وهو أمر بالغ الأهمية لعمليات النشر الإنتاجية التي تُعيد استخدام مطالبات النظام الكبيرة أو سياقات المستندات عبر طلبات متعددة.

البدء اليوم

إذا كنت تستخدم Gemini 3.5 Flash بالفعل لأحمال العمل الإنتاجية، ابدأ بمراجعة استخدام الرموز. شغِّل المهام الأعلى سياقًا وقِس أين تقع نسبةً إلى نافذة 1M. إذا كنت تصل باستمرار إلى 700 ألف إلى 900 ألف رمز، فإن Pro هو الخطوة التالية الطبيعية.

للفرق التي تبدأ من الصفر، دليل مطوري Gemini 3.5 Flash هو نقطة البداية الصحيحة — يغطي Flash غالبية حالات الاستخدام بجزء بسيط من التكلفة. انتقل إلى Pro عندما يستدعي حساب السياق ذلك.

الخلاصة

يملأ Gemini 3.5 Pro الفجوة بين سرعة Flash ومتطلبات الحافة في أبحاث الحدود وأحمال العمل المؤسسية. نافذة السياق 2M ووضع Deep Think ليسا ميزتين لكل تطبيق — لكن لتحليل قواعد الكود الكاملة، أو تركيب المستندات المعقدة، أو سير العمل كثيف الاستدلال حيث الدقة أهم من الكمون، فإنهما يبررا الانتقال من Flash.

الوصول المؤسسي متاح الآن على Vertex AI. يُتوقع إطلاق Gemini API العام خلال أسابيع. أعدَّ مشروع Vertex AI الخاص بك اليوم وابدأ في اختبار أحمال العمل عالية السياق قبل أن تصل موجة الإصدار العام.