در تاریخ ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴ (۶ مه ۲۰۲۵)، گوگل از نسخه جدید مدل هوش مصنوعی پیشرفته خود با نام Gemini 2.5 Pro preview-05-06 رونمایی کرد. این اقدام گوگل نشان‌دهنده اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار و تلاش برای ارائه ابزارهای قدرتمندتر به توسعه‌دهندگان است. استقبال گسترده از نسخه قبلی
Gemini 2.5 Pro موجب شد تا گوگل تصمیم بگیرد این به‌روزرسانی را زودتر از موعد مقرر در اختیار کاربران قرار دهد تا امکان بهره‌برداری از قابلیت‌های پیشرفته آن فراهم شود.
قابلیت‌های پیشرفته در کدنویسی Gemini 2.5 Pro
یکی از مهم‌ترین جنبه‌های معرفی Gemini 2.5 Pro preview-05-06، تأکید بر قابلیت‌های بهبود یافته آن در زمینه کدنویسی است. این مدل با هدف تسهیل و تسریع فرآیند توسعه نرم‌افزار طراحی شده و امکانات متنوعی را در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.
بهبود در توسعه وب و رابط کاربری
نسخه جدید Gemini 2.5 Pro پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه توسعه فرانت‌اند و رابط کاربری وب ارائه می‌دهد. این بهبود به حدی است که این مدل توانسته است رتبه نخست را در جدول امتیازدهی WebDev Arena کسب کند. این جدول، توانایی مدل‌های زبانی بزرگ را در ساخت برنامه‌های کاربردی وب با ظاهر جذاب و عملکرد مناسب ارزیابی می‌کند. کسب این رتبه نشان‌دهنده برتری Gemini 2.5 Pro preview-05-06 در تولید کدهای مرتبط با توسعه وب در مقایسه با سایر مدل‌های پیشرو است. این پیشرفت، به‌ویژه برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی هستند، بسیار حائز اهمیت است.
پیشرفت در درک و تولید کد از ویدیو Gemini 2.5 Pro
یکی از قابلیت‌های نوآورانه Gemini 2.5 Pro preview-05-06، توانایی درک عمیق محتوای ویدئویی و تبدیل آن به کد است. این مدل در آزمون VideoMME به امتیاز ۸۴.۸٪ دست یافته که نشان‌دهنده عملکرد بی‌نظیر آن در زمینه درک ویدیو است. ترکیب این قابلیت با توانایی‌های کدنویسی، امکان ایجاد فرآیندهای کاری جدیدی را فراهم می‌کند که پیش از این ممکن نبود. به عنوان مثال، در Google AI Studio، برنامه‌ای با عنوان “Video to Learning App” طراحی شده که نشان می‌دهد چگونه Gemini 2.5 Pro می‌تواند بر اساس یک ویدیوی یوتیوب، یک برنامه یادگیری تعاملی ایجاد کند. این قابلیت، گامی مهم در جهت توسعه برنامه‌های کاربردی چندوجهی هوشمند محسوب می‌شود.
تسهیل فرایند توسعه و ساخت برنامه‌های کاربردی
Gemini 2.5 Pro preview-05-06 با ارائه امکاناتی نظیر تولید ویژگی‌های جدید در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) و تسهیل تبدیل ایده‌ها به برنامه‌های کاربردی با رابط کاربری جذاب، فرآیند توسعه را ساده‌تر می‌کند. تصور کنید که در حال استفاده از یک IDE هستید و مدل می‌تواند بر اساس نیاز شما، ویژگی‌های جدیدی مانند یک پخش‌کننده ویدیو با طراحی مشابه سایر بخش‌های برنامه را تولید کند.
مشخصات فنی و معماری Gemini 2.5 Pro preview-05-06
آشنایی با مشخصات فنی یک مدل هوش مصنوعی، درک بهتری از قابلیت‌ها و محدودیت‌های آن فراهم می‌کند. Gemini 2.5 Pro preview-05-06 نیز با ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود، امکانات گسترده‌ای را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
جزئیات مربوط به محدودیت‌های توکن، انواع ورودی و خروجی
این مدل از محدودیت توکن بسیار بالایی برخوردار است که به آن امکان می‌دهد حجم وسیعی از اطلاعات را پردازش کند. حداکثر تعداد توکن‌های ورودی برای این مدل ۱,۰۴۸,۵۷۶ و حداکثر توکن‌های خروجی ۶۵,۵۳۵ است. این ظرفیت بالا به مدل اجازه می‌دهد تا با متن‌ها، کدها، تصاویر، فایل‌های صوتی و ویدئویی به عنوان ورودی کار کند و خروجی آن به صورت متن خواهد بود. این پنجره контекст بسیار بزرگ، امکان پردازش و استدلال بر روی حجم عظیمی از اطلاعات را فراهم می‌کند و در بسیاری از موارد، نیاز به تکنیک‌های پیچیده تولید با استفاده از بازیابی اطلاعات (RAG) را از بین می‌برد.
قابلیت‌های پشتیبانی شده مانند اجرای کد، فراخوانی توابع و غیره
Gemini 2.5 Pro preview-05-06 از قابلیت‌های متنوعی پشتیبانی می‌کند که آن را به یک ابزار قدرتمند برای انجام وظایف مختلف تبدیل کرده است. از جمله این قابلیت‌ها می‌توان به Grounding with Google Search (اتصال به جستجوی گوگل برای اطلاعات به‌روز)، اجرای کد، درک دستورالعمل‌های سیستم، تولید کنترل‌شده، فراخوانی توابع، شمارش توکن، پیش‌نمایش تفکر (Thinking preview)، ذخیره‌سازی контекست (Context caching)، موتور Vertex AI RAG، و تکمیل چت (Chat completions) اشاره کرد. در مقابل، این نسخه از تنظیم دقیق (Tuning)، پیش‌بینی دسته‌ای (Batch prediction) و Live API پشتیبانی نمی‌کند. عدم پشتیبانی از برخی ویژگی‌ها نیز نشان‌دهنده مراحل توسعه و یا محدودیت‌های این نسخه پیش‌نمایش است.
اطلاعات فنی مربوط به پردازش تصاویر، اسناد، ویدیو و صدا
Gemini 2.5 Pro preview-05-06 قابلیت پردازش انواع مختلف داده‌های چندرسانه‌ای را دارد. در زمینه تصاویر، این مدل می‌تواند تا ۳۰۰۰ تصویر در هر درخواست را با حداکثر حجم ۷ مگابایت و با فرمت‌های PNG، JPEG و WebP پردازش کند. برای اسناد، محدودیت‌ها شامل حداکثر ۳۰۰۰ فایل در هر درخواست، ۱۰۰۰ صفحه در هر فایل و ۵۰ مگابایت حجم برای هر فایل است و از فرمت‌های PDF و متن ساده پشتیبانی می‌شود. در مورد ویدیو، مدل می‌تواند ویدیوهایی با حداکثر طول ۴۵ دقیقه (با صدا) یا ۱ ساعت (بدون صدا) را پردازش کند و تا ۱۰ ویدیو در هر درخواست پشتیبانی می‌شود. فرمت‌های مختلفی از جمله FLV، QuickTime، MPEG، MP4 و WebM برای ویدیو پشتیبانی می‌شوند.
پارامترهای پیش‌فرض و تنظیمات قابل تغییر Gemini 2.5 pro
برای کنترل نحوه تولید پاسخ توسط مدل، Gemini 2.5 Pro preview-05-06 پارامترهای قابل تنظیمی را ارائه می‌دهد. مقدار پیش‌فرض برای پارامتر Temperature بین ۰ تا ۲ قابل تغییر است و میزان تصادفی بودن پاسخ‌های مدل را تعیین می‌کند. پارامتر topP با مقدار پیش‌فرض ۰.۹۵، هسته نمونه‌برداری را کنترل می‌کند. مقدار topK به صورت ثابت روی ۶۴ تنظیم شده است و پارامتر candidateCount امکان انتخاب بین ۱ تا ۸ پاسخ مختلف را فراهم می‌کند. این پارامترها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا خروجی مدل را برای وظایف مختلف بهینه کنند و بین خلاقیت و دقت در پاسخ‌ها تعادل ایجاد کنند.
عملکرد Gemini 2.5 Pro preview-05-06 در آزمون‌های ارزیابی (بنچمارک‌ها)
عملکرد یک مدل هوش مصنوعی در آزمون‌های استاندارد (بنچمارک‌ها) معیار مهمی برای ارزیابی توانایی‌های آن در زمینه‌های مختلف است. Gemini 2.5 Pro preview-05-06 در بسیاری از این آزمون‌ها عملکرد چشمگیری از خود نشان داده است.
بررسی نتایج در WebDev Arena Leaderboard و مقایسه با رقبا
همانطور که پیش‌تر اشاره شد، Gemini 2.5 Pro preview-05-06 توانسته است با کسب رتبه اول در جدول امتیازدهی WebDev Arena، از رقیب قدرتمند خود Claude 3.7 Sonnet پیشی بگیرد. این مدل با کسب ۱۴۷ امتیاز Elo بیشتر نسبت به نسخه قبلی خود، پیشرفت قابل توجهی را در زمینه ساخت برنامه‌های کاربردی وب با ظاهر زیبا و عملکرد مناسب نشان می‌دهد. این برتری در این بنچمارک خاص، نشان‌دهنده توانایی فوق‌العاده این مدل در تولید کدهای مرتبط با توسعه وب و رابط کاربری است.
عملکرد در سایر بنچمارک‌های مهم مانند LiveCodeBench و VideoMME
علاوه بر WebDev Arena، Gemini 2.5 Pro preview-05-06 در سایر آزمون‌های مهم نیز عملکرد قابل توجهی داشته است. در آزمون LiveCodeBench v5 که به ارزیابی توانایی مدل در تولید کد می‌پردازد، این مدل توانسته است امتیاز ۷۵.۶٪ را کسب کند. همچنین، همانطور که قبلاً ذکر شد، در آزمون VideoMME که به ارزیابی درک ویدیو توسط مدل‌های چندوجهی می‌پردازد، امتیاز ۸۴.۸٪ به دست آورده است. نکته قابل توجه دیگر، توانایی این مدل در حل مسئله انتگرال Cleo برای اولین بار در میان مدل‌های هوش مصنوعی است. عملکرد قوی در این بنچمارک‌های متنوع، نشان‌دهنده قابلیت‌های چندگانه و پتانسیل بالای این مدل برای کاربردهای پیشرفته است.
تحلیل نقاط قوت و ضعف بر اساس نتایج بنچمارک‌ها
نتایج بنچمارک‌ها نشان می‌دهند که Gemini 2.5 Pro preview-05-06 به طور خاص در زمینه توسعه وب و رابط کاربری بسیار قدرتمند است. در زمینه ویرایش کد، عملکرد آن در مقایسه با مدل OpenAI o3 رقابتی است. همچنین، این مدل توانایی بالایی در انجام وظایف کدنویسی Agentic از خود نشان می‌دهد. در حالی که این مدل در بسیاری از زمینه‌ها عملکرد برجسته‌ای دارد، مقایسه با سایر مدل‌ها در بنچمارک‌های مختلف نشان می‌دهد که ممکن است در همه وظایف خاص، بهترین عملکرد را نداشته باشد، اما به طور کلی یک مدل بسیار قدرتمند و رقابتی محسوب می‌شود.
عملکرد Gemini 2.5 Pro preview-05-06 در آزمون‌های ارزیابی (بنچمارک‌ها)
بازخوردها و نظرات توسعه‌دهندگان در مورد Gemini 2.5 Pro preview-05-06
نظرات و بازخوردهای توسعه‌دهندگانی که از یک مدل هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌تواند دیدگاه‌های ارزشمندی در مورد نقاط قوت و ضعف آن ارائه دهد. در مورد Gemini 2.5 Pro preview-05-06 نیز بازخوردهای اولیه از سوی جامعه توسعه‌دهندگان منتشر شده است.
جمع‌آوری و تحلیل بازخوردهای اولیه از سوی جامعه توسعه‌دهندگان
برخی از توسعه‌دهندگان از بهبود عملکرد کلی این نسخه ابراز رضایت کرده‌اند. با این حال، برخی دیگر گزارش داده‌اند که زمان تفکر (پردازش) مدل در این نسخه نسبت به قبل کندتر شده است. همچنین، نظرات متفاوتی در مورد قابلیت اطمینان این مدل در ویرایش کد و پیروی از دستورالعمل‌ها وجود دارد. برخی از کاربران از عملکرد مدل در ویرایش کد ابراز ناامیدی کرده و گزارش داده‌اند که مدل گاهی اوقات از دستورالعمل‌ها پیروی نمی‌کند و پاسخ‌های متناقضی ارائه می‌دهد. این بازخوردهای اولیه نشان می‌دهد که در حالی که مدل پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، هنوز نیاز به بهینه‌سازی و بهبود در برخی زمینه‌ها وجود دارد.
بررسی تجربیات و چالش‌های گزارش شده
در نسخه‌های قبلی Gemini 2.5 Pro، مشکلاتی در زمینه فراخوانی توابع گزارش شده بود که به نظر می‌رسد در نسخه جدید بهبود یافته است. با این حال، برخی از کاربران همچنان از تمایل مدل به افزودن تغییرات غیرضروری در کد انتقاد کرده‌اند. به عنوان مثال، برخی گزارش داده‌اند که مدل در هنگام ویرایش یک خط کد، تغییرات گسترده‌ای را در بخش‌های دیگر کد نیز اعمال می‌کند که ارتباطی با درخواست کاربر ندارد. رفع اینگونه مشکلات و بهبود قابلیت اطمینان مدل در انجام وظایف ویرایش کد، برای افزایش کارایی و رضایت توسعه‌دهندگان ضروری است.
کاربردهای بالقوه و تأثیرات آتی Gemini 2.5 Pro preview-05-06
قابلیت‌های پیشرفته Gemini 2.5 Pro preview-05-06، زمینه‌های کاربرد گسترده‌ای را در صنایع مختلف نوید می‌دهد و می‌تواند تأثیرات قابل توجهی بر آینده توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی داشته باشد.
بررسی زمینه‌های کاربرد این مدل در صنایع مختلف
با توجه به قابلیت‌های برجسته این مدل در زمینه کدنویسی و درک محتوای چندرسانه‌ای، می‌توان انتظار داشت که در زمینه‌های مختلفی مورد استفاده قرار گیرد. توسعه برنامه‌های کاربردی وب تعاملی پیشرفته یکی از مهم‌ترین این زمینه‌ها است. همچنین، این مدل می‌تواند در ایجاد ابزارهای کمک کدنویسی هوشمند در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) نقش بسزایی ایفا کند و به توسعه‌دهندگان در نوشتن، ویرایش و بازسازی کد کمک کند. قابلیت درک ویدیو نیز امکان توسعه برنامه‌های آموزشی تعاملی مبتنی بر ویدیو را فراهم می‌کند.
بحث در مورد تأثیرات احتمالی آن بر آینده توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
پیشرفت‌های حاصل شده در Gemini 2.5 Pro preview-05-06 می‌تواند منجر به افزایش بهره‌وری توسعه‌دهندگان و کاهش زمان توسعه نرم‌افزار شود. قابلیت‌های چندوجهی این مدل، امکان خلق برنامه‌های کاربردی نوآورانه با استفاده از ترکیب متن، تصویر، ویدیو و صدا را فراهم می‌کند. همچنین، معرفی این مدل قدرتمند می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر رقابت در بازار مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی داشته باشد و سایر شرکت‌ها را به تلاش بیشتر برای ارائه مدل‌های پیشرفته‌تر ترغیب کند. به طور کلی، Gemini 2.5 Pro preview-05-06 گامی مهم در جهت آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت توسعه نرم‌افزار محسوب می‌شود.
نتیجه‌گیری
Gemini 2.5 Pro preview-05-06 به عنوان جدیدترین نسخه از مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته گوگل، با بهبودهای چشمگیر در زمینه کدنویسی، قابلیت‌های چندوجهی قدرتمند و عملکرد برتر در بنچمارک‌های کلیدی، یک دستاورد مهم در این حوزه به شمار می‌رود. تمرکز این نسخه بر توسعه وب و رابط کاربری، همراه با توانایی درک و تولید کد از ویدیو و پنجره контекست بسیار بزرگ، امکانات جدیدی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. در حالی که بازخوردهای اولیه نشان‌دهنده وجود برخی چالش‌ها و نیاز به بهینه‌سازی است، پتانسیل بالای این مدل برای تحول در فرآیند توسعه نرم‌افزار و ایجاد برنامه‌های کاربردی نوآورانه غیرقابل انکار است. با ادامه توسعه و بهبود این مدل توسط گوگل و دریافت بازخوردهای بیشتر از سوی جامعه توسعه‌دهندگان، می‌توان انتظار داشت که در آینده نزدیک شاهد تأثیرات گسترده‌تری از آن در صنایع مختلف باشیم.
