Google تكشف Gemini 4 Carbon: نموذج ذكاء اصطناعي للأمن السيبراني

29 أكتوبر 2026 · Cortex Solutions

كشفت Google في 28 أكتوبر نموذج Gemini 4 Carbon لاكتشاف الثغرات الأمنية وإصلاحها، بإتاحة محدودة حاليًا. أرقامه وتحفظات المحللين وأسعاره، وماذا يعني لشركاتنا؟

أعلنت Google يوم 28 أكتوبر 2026 عن نموذجها الجديد Gemini 4 Carbon، ووصفته في مدونتها الرسمية بأنه «أقوى نماذجنا» مع قدرات متقدمة في الأمن السيبراني وفي المهام الطويلة متعددة الخطوات. جاء الإعلان في تدوينة كتبها كوراي كافوكتشوغلو، النائب الأول للرئيس في Google DeepMind وكبير مهندسي الذكاء الاصطناعي في Google، بعد أسبوعين فقط من إطلاق النموذج السابق Gemini 4 Argon. لكن اللافت أن النموذج لن يكون متاحًا للجميع الآن، بل لفئة محدودة من المدافعين في مجال الأمن السيبراني.

ما الذي يقدمه Gemini 4 Carbon؟

بحسب إعلان Google، يركّز النموذج على البرمجة والأمن السيبراني والعمل لفترات طويلة. وتقول الشركة إن فرقها الداخلية شاهدت النموذج يعمل لأيام متواصلة على تتبع أسباب الأخطاء وإصلاحها في قواعد برمجية كبيرة، دون أن يتوقف عند الطرق المسدودة. كما تذكر تحسنًا في البرمجة والمهام الوكيلية والعلوم وتطوير الويب والفهم متعدد الوسائط.

وفي الجانب الأمني، تقدّم Google النموذج على أنه يغطي سلسلة كاملة: اكتشاف الثغرات، والتحقق من قابليتها للاستغلال، ثم إصلاحها. والأرقام التي نشرتها الشركة هي:

• 88.2% في اختبار SEC-bench Pro لاكتشاف الثغرات في برمجيات حقيقية.
• 54.8% في اختبار ExploitGym لتقدير قابلية استغلال الثغرات.
• 71.0% في اختبار CWE-bench لإصلاح الثغرات.
• المرتبة الأولى على مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index بنسخته 5.0 بدرجة 59.

ونقل موقع Help Net Security في تقرير للكاتبة أناماريا بوغوريليتس يوم 29 أكتوبر أن فريق متصفح Chrome لدى Google أفاد بأن النموذج قدّم إصلاحات عالية الجودة تزيد بأكثر من عشرة أضعاف على نموذج كبير من مختبر آخر لم يُذكر اسمه، وأن منصة Wiz للأمن السحابي التابعة لـGoogle قالت إنه تصدّر اختبارات اختراق تطبيقات الويب.

الأمان: أرقام تعلنها الشركة

تقول Google إن النموذج يستخدم منظومة الحماية نفسها التي بُني عليها Argon، وتعلن أنه خفّض الادعاءات غير المدعومة إلى النصف تقريبًا مقارنة بـArgon، وأن التنبيهات الخطيرة عن سلوك يخالف التعليمات المقصودة انخفضت بنحو 80% في بيئات البرمجة الداخلية، وأن نسبة نجاح هجمات «حقن التعليمات غير المباشر» في اختبار Gray Swan بلغت 0.0% مقابل 0.7% لـArgon.

ما الذي يقوله المحللون؟

تقرير VentureBeat، الذي كتبه كارل فرانزن يوم 28 أكتوبر، وضع هذه الأرقام في سياقها. فبحسب جدول Google نفسه، جاء Claude Opus 5.5 بدرجة 58 وGPT-6 Astra بدرجة 57 على المؤشر ذاته، أي أن الفارق ضيق جدًا. كما يتقدّم النموذجان المنافسان على Carbon في بعض اختبارات هندسة البرمجيات واستخدام الحاسوب.

ونبّه التقرير إلى ملاحظات مهمة:

• لم تنشر Google تقريرًا تقنيًا أو تفاصيل عن بنية النموذج أو حجمه.
• اختبارات الأمن السيبراني أُجريت «بدون حواجز حماية»، لذا قد تختلف النتائج لدى العملاء.
• في اختبار مستقل للمعرفة الواقعية من Artificial Analysis ارتفعت نسبة الإجابات الصحيحة من 48% إلى 58%، لكن معدل «الهلوسة» وفق تعريف ذلك الاختبار ارتفع أيضًا من 4% إلى 11%.
• لا توجد واجهة برمجية عامة للنموذج حتى الآن.

وأشار Help Net Security كذلك إلى أن معظم الأرقام صادرة عن Google أو شركائها، دون تحقق مستقل منشور.

الإتاحة والأسعار

تقول Google إن الوصول يبدأ هذا الأسبوع لمجموعة من المدافعين السيبرانيين، ثم يتوسع تدريجيًا لشركاء موثوقين عبر برنامج Fairwind، وإنها تشارك في عملية الاختبار الطوعي للنماذج قبل الإطلاق لدى الحكومة الأمريكية. أما المطورون والشركات والمستخدمون فوعدتهم بالوصول «قريبًا» دون تاريخ محدد.

وأعلنت الشركة سعرًا تمهيديًا قدره 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و10 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مع خصم 95% على رموز الإدخال المخزنة مؤقتًا، على أن يرتفع بعد الفترة التمهيدية إلى 4 دولارات و20 دولارًا. ولم تحدد Google متى تنتهي هذه الفترة، بحسب VentureBeat.

ماذا يعني هذا للشركات السعودية؟

• الذكاء الاصطناعي صار أداة في الأمن السيبراني من الجهتين: نماذج قادرة على اكتشاف الثغرات وإصلاحها تعني أيضًا أن المهاجمين سيجدون الثغرات أسرع. تحديث الأنظمة وسد الثغرات المعروفة لم يعد أمرًا يحتمل التأجيل.
• لا تبنِ قرارك على أرقام المختبرات وحدها: الفوارق بين النماذج الكبرى صغيرة، والأرقام في معظمها من الشركات نفسها. جرّب النموذج على مهامك الفعلية وبياناتك قبل الالتزام.
• انتبه لتكلفة التشغيل على المدى البعيد: السعر التمهيدي قد يتضاعف لاحقًا. احسب ميزانيتك على السعر النهائي لا التمهيدي، واستفد من التخزين المؤقت حين يكون متاحًا.
• اجعل المراجعة البشرية جزءًا من العمل: ارتفاع معدل الهلوسة في أحد الاختبارات تذكير بأن أي نموذج قد يخطئ بثقة، خاصة في العقود والأرقام المالية والبيانات الحساسة.
• راعِ الأنظمة المحلية: عند استخدام نماذج خارجية مع بيانات العملاء، تأكد من التوافق مع نظام حماية البيانات الشخصية وضوابط الجهات المختصة في المملكة.

في كورتكس سوليوشنز نساعد الشركات على اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب وربطه بأنظمتها بطريقة آمنة ومدروسة التكلفة. تعرّف على خدماتنا في أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي: https://cortex.sa/services/ai-automation

المصادر: مدونة Google الرسمية (28 أكتوبر 2026)، وVentureBeat (28 أكتوبر 2026)، وHelp Net Security (29 أكتوبر 2026).