مقارنة كاملة بين Gemini 3.1 Pro و 3.0 Pro Preview: شرح مفصل لـ 9 فروق رئيسية بنفس السعر

سعر Gemini 3.1 Pro Preview و Gemini 3.0 Pro Preview متطابق تماماً — المدخلات 2.00 دولار، المخرجات 12.00 دولار / مليون توكن. السؤال هنا هو: ما الذي يميز 3.1 عن 3.0 حقاً؟ وهل يستحق الانتقال إليه؟

الإجابة هي: يستحق وبشدة، ولا يوجد أي سبب يمنعك من الانتقال.

في هذا المقال، سنقارن بين الإصدارين نقطة بنقطة باستخدام بيانات معيارية حقيقية. إليك "حرق" للنتيجة — قفزت نتيجة الاستدلال في ARC-AGI-2 لنموذج 3.1 Pro من 31.1% إلى 77.1%، أي بزيادة قدرها 2.5 ضعفاً؛ وتحسن الأداء في SWE-Bench للبرمجة من 76.8% إلى 80.6%؛ وفي BrowseComp للبحث من 59.2% إلى 85.9%. هذا ليس مجرد تحسين طفيف، بل هو ترقية جيل كامل.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستعرف بوضوح كل تحسين محدد في 3.1 Pro مقارنة بـ 3.0 Pro، وكيفية الاختيار بينهما في السيناريوهات المختلفة.

جدول مقارنة شامل للمواصفات بين Gemini 3.1 Pro و 3.0 Pro

لنلقِ نظرة أولاً على الاختلافات في المواصفات التقنية الأساسية:

السعر، ونافذة السياق، وتاريخ انتهاء المعرفة لم تتغير تماماً. كل التغييرات هي تحسينات محضة في القدرات.

🎯 الاستنتاج الأساسي: السعر لم يزد فلساً واحداً، والميزات زادت ولم تنقص. من حيث المواصفات، يعتبر 3.1 Pro بديلاً متفوقاً تماماً لـ 3.0 Pro. عبر منصة APIYI (apiyi.com)، يمكنك الترقية ببساطة عن طريق تغيير معامل model من gemini-3-pro-preview إلى gemini-3.1-pro-preview.

الاختلاف 1: قدرات الاستنتاج — من "ممتاز" إلى "رائد"

هذا هو أكبر تحسين في الانتقال من 3.0 إلى 3.1، وهو أيضاً نقطة الترقية التي ركزت عليها جوجل رسمياً.

التحسن في ARC-AGI-2 هو الأكثر إثارة للدهشة: من 31.1% إلى 77.1%، هذا ليس مجرد مضاعفة، بل زيادة بمقدار 2.5 ضعف. يقيم هذا الاختبار قدرة النموذج على حل أنماط منطقية جديدة كلياً، أي أنواع المسائل التي لم يسبق للنموذج رؤيتها. وبتحقيقه درجة 77.1%، تفوق Gemini 3.1 Pro على Claude Opus 4.6 الذي حقق 68.8%، مما يرسخ مكانته الرائدة في بُعد الاستنتاج.

السبب التقني وراء ذلك: تصف جوجل رسمياً نموذج 3.1 Pro بأنه يتمتع بـ "عمق ودقة غير مسبوقين" (unprecedented depth and nuance)، بينما كان وصف 3.0 Pro هو "ذكاء متقدم" (advanced intelligence). هذا ليس مجرد تغيير في المصطلحات التسويقية، فبيانات ARC-AGI-2 تثبت أن عمق الاستنتاج قد حقق بالفعل قفزة نوعية.

الاختلاف 2: نظام مستويات التفكير – من مستويين إلى 3 مستويات

يعد هذا أحد أكثر التحسينات عملية في إصدار 3.1 Pro.

نظام التفكير في 3.0 Pro (مستويان)

نظام التفكير في 3.1 Pro (3 مستويات)

معلومات أساسية: المستوى medium في 3.1 Pro ≈ المستوى high في 3.0 Pro. وهذا يعني:

• باستخدام المستوى medium في 3.1، يمكنك الحصول على جودة الاستنتاج الخاصة بأعلى مستوى في 3.0.
• المستوى high في 3.1 هو فئة جديدة تماماً – يشبه نسخة مصغرة من Gemini Deep Think.
• نفس جودة الاستنتاج (medium)، ولكن بتأخير أقل مما كان عليه في المستوى high في 3.0.

💡 نصيحة عملية: إذا كنت تستخدم سابقاً وضع high في 3.0 Pro، فننصحك بالبدء بوضع medium عند الانتقال إلى 3.1 Pro؛ حيث أن جودة الاستنتاج متساوية، لكن التأخير أقل. لا تنتقل إلى وضع high (Deep Think Mini) إلا عند مواجهة مهام استنتاج معقدة حقاً، فبهذه الطريقة يمكنك الحصول على تجربة شاملة أفضل دون زيادة في التكاليف. تدعم منصة APIYI (apiyi.com) تمرير معامل thinking_level.

الاختلاف الثالث: قدرات البرمجة — الانضمام إلى الفئة الأولى

قد يبدو التحسن في معيار SWE-Bench Verified طفيفاً من الناحية الظاهرية، حيث بلغ 3.8 نقطة مئوية فقط (من 76.8% إلى 80.6%)، ولكن في هذا النطاق من الدرجات، فإن كل زيادة بنسبة 1% تُعد إنجازاً صعباً للغاية. هذه النتيجة (80.6%) جعلت الفجوة بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6 (80.9%) تتقلص إلى 0.3% فقط، مما يعني انتقاله من "رائد الفئة الثانية" إلى "منافس شرس في الفئة الأولى".

أما التحسن في Terminal-Bench 2.0 فكان أكثر وضوحاً: من 56.9% إلى 68.5%، بزيادة قدرها 20.4%. يقيم هذا المعيار تحديداً قدرة الوكيل (Agent) على تنفيذ مهام البرمجة داخل بيئة محطة الطرفية (Terminal)، وزيادة قدرها 11.6 نقطة مئوية تعني تعزيزاً كبيراً في موثوقية 3.1 Pro في سيناريوهات البرمجة المؤتمتة.

الاختلاف الرابع: قدرات الوكيل (Agent) والبحث — قفزة نوعية

هذان المعياران هما الأكثر تحسناً في الانتقال من الإصدار 3.0 إلى 3.1:

BrowseComp يقيم قدرة الوكيل على البحث في الويب؛ حيث قفزت النتيجة من 59.2% إلى 85.9%، بزيادة قدرها 26.7 نقطة مئوية. هذا له أهمية كبيرة في بناء وكلاء المساعدة البحثية، وتحليل المنافسين، واسترجاع المعلومات في الوقت الفعلي.

MCP Atlas يقيس القدرة على إدارة سير العمل متعدد الخطوات باستخدام بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)؛ حيث ارتفعت النتيجة من 54.1% إلى 69.2%. يُعد MCP معياراً لبروتوكولات الوكلاء تدعمه جوجل، وهذا التحسن يشير إلى أن قدرة 3.1 Pro على التنسيق والتنفيذ في مهام الوكلاء المعقدة قد تعززت بشكل ملحوظ.

نقطة نهاية مخصصة لـ customtools: أضاف إصدار 3.1 Pro أيضاً نقطة نهاية مخصصة باسم gemini-3.1-pro-preview-customtools لتحسين السيناريوهات التي تدمج بين أوامر bash واستدعاء الوظائف المخصصة. تم ضبط هذه النقطة خصيصاً لتعطي أولوية الاستدعاء للأدوات الشائعة لدى المطورين مثل view_file و search_code وغيرها، مما يجعلها أكثر استقراراً وموثوقية في سيناريوهات الوكلاء مثل الصيانة المؤتمتة ومساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي مقارنة بنقاط النهاية العامة.

🎯 تنبيه لمطوري الوكلاء (Agents): إذا كنت تبني أدوات مثل بوتات مراجعة الكود أو وكلاء النشر المؤتمت، فنحن نوصي بشدة باستخدام نقطة النهاية customtools. يمكنك استدعاء هذه النقطة مباشرة عبر APIYI (apiyi.com)، فقط قم بتعبئة المعلمة model بالقيمة gemini-3.1-pro-preview-customtools.

الفارق 5: قدرات المخرجات وميزات واجهة برمجة التطبيقات (API)

حد مخرجات 65K: يمكنك الآن إنشاء مستندات طويلة كاملة، أو كتل برمجية ضخمة، أو تقارير تحليلية مفصلة دفعة واحدة، دون الحاجة إلى تقسيم الطلبات وربطها يدوياً.

رفع ملفات بحجم 100MB: التوسع من 20 ميجابايت إلى 100 ميجابايت يعني أنه يمكنك رفع مستودعات أكواد برمجية أكبر، أو مجموعات مستندات PDF ضخمة، أو ملفات وسائط لتحليلها مباشرة.

إدخال رابط YouTube مباشرة: يمكنك تمرير رابط يوتيوب مباشرة في الموجه (prompt)، وسيقوم النموذج تلقائياً بتحليل ومعالجة محتوى الفيديو — دون الحاجة إلى تحميله، تحويل صيغته، ثم إعادة رفعه.

تحسين كفاءة المخرجات بنسبة 15%: وفقاً لتعليقات فعلية من مدير الذكاء الاصطناعي في JetBrains، فإن إصدار 3.1 Pro ينتج نتائج أكثر موثوقية باستخدام رموز (tokens) أقل. وهذا يعني استهلاكاً فعلياً أقل للرموز لنفس المهمة، مما يؤدي إلى تكلفة أفضل.

قيمة هذه الميزات لمختلف المستخدمين

💰 تجربة التكلفة: في نفس المهمة، وجدنا أن استهلاك رموز المخرجات (output tokens) في 3.1 Pro أقل بنسبة 10-15% في المتوسط مقارنة بـ 3.0 Pro. بالنسبة لتطبيقات الشركات التي تستهلك ملايين الرموز يومياً، يمكن أن يوفر هذا الانتقال مئات الدولارات شهرياً. يمكنك مقارنة الاستهلاك بدقة من خلال ميزة إحصائيات الاستخدام في APIYI (apiyi.com).

الفارق 6: كفاءة المخرجات — نتائج أفضل برموز أقل

هذا تحسين قد يغفل عنه الكثيرون، لكن تأثيره الفعلي كبير جداً. وفقاً لـ Vladislav Tankov، مدير الذكاء الاصطناعي في JetBrains: حقق 3.1 Pro تحسناً في الجودة بنسبة 15% مقارنة بـ 3.0 Pro، مع استهلاك رموز مخرجات أقل.

ماذا يعني هذا؟

تكلفة استخدام فعلية أقل: على الرغم من أن سعر الرمز الواحد هو نفسه، إلا أن 3.1 Pro يستهلك رموزاً أقل لإنجاز نفس المهمة، مما يجعل الفاتورة النهائية أقل. لنفترض وجود تطبيق يستهلك مليون رمز مخرجات يومياً، فإن تحسين الكفاءة بنسبة 15% يعني توفير حوالي 1.80 دولار يومياً من رسوم المخرجات.

سرعة استجابة أكبر: رموز مخرجات أقل تعني وقتاً أقصر في التوليد. في التطبيقات اللحظية التي تهتم بـ "زمن التأخير" (latency)، يعد هذا التحسين ذا قيمة كبيرة.

جودة مخرجات أكثر إيجازاً ودقة: لا يعني 3.1 Pro أنه "يقول أقل" ببساطة، بل إنه "يقول ما هو أدق" — حيث يوصل نفس كمية المعلومات (أو أكثر) بتعبيرات أكثر إحكاماً، مما يقلل من الحشو والكلام الزائد.

الفرق 7: الأمان والموثوقية

رغم أن التحسينات في الأمان ليست كبيرة من حيث الأرقام، إلا أن التوجه صحيح؛ حيث تم تعزيز القدرات دون التضحية بالأمان. ويعد تحسين الاستقرار في المهام الطويلة أمراً بالغ الأهمية لتطبيقات الوكيل (Agent)، مما يعني أنه في تدفقات العمل متعددة الخطوات، يكون إصدار 3.1 Pro أقل عرضة لـ "الانحراف عن المسار" أو تقديم مخرجات غير موثوقة.

الفرق 8: التغيرات في وصف التوجه الرسمي

من "advanced" إلى "unprecedented"، ومن "agentic and vibe coding" إلى "powerful coding" — تعكس هذه التغييرات في الصياغة ترقية في التوجه. ركز إصدار 3.0 Pro على "التقدم" و"الابتكار" (vibe coding)، بينما يركز إصدار 3.1 Pro على "العمق" و"القوة".

الاختلاف 9: توصيات الاستخدام — متى تستخدم أياً منهما؟

نموذج كود الانتقال

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # واجهة APIYI الموحدة
)

# الانتقال من 3.0 Pro إلى 3.1 Pro يتطلب تغيير بارامتر واحد فقط
# الإصدار القديم: model="gemini-3-pro-preview"
# الإصدار الجديد: model="gemini-3.1-pro-preview"

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",  # المكان الوحيد الذي يحتاج لتعديل
    messages=[{"role": "user", "content": "حلل اختناقات الأداء في هذا الكود"}]
)

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # واجهة APIYI الموحدة
)

test_prompt = "بفرض وجود المصفوفة [3,1,4,1,5,9,2,6]، استخدم فرز الدمج (Merge Sort) وحلل التعقيد الزمني"

# اختبار 3.0 Pro
start = time.time()
resp_30 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": test_prompt}]
)
time_30 = time.time() - start

# اختبار 3.1 Pro
start = time.time()
resp_31 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": test_prompt}]
)
time_31 = time.time() - start

print(f"3.0 Pro: {time_30:.2f}s, {resp_30.usage.total_tokens} tokens")
print(f"3.1 Pro: {time_31:.2f}s, {resp_31.usage.total_tokens} tokens")
print(f"\nإجابة 3.0:\n{resp_30.choices[0].message.content[:300]}...")
print(f"\nإجابة 3.1:\n{resp_31.choices[0].message.content[:300]}...")

ملاحظات الانتقال وأفضل الممارسات

الخطوة الأولى: اختبار السيناريوهات الأساسية
قارن بين مخرجات 3.0 و 3.1 في أكثر 3-5 موجهات (prompts) تستخدمها بشكل متكرر. ركز على جودة الاستدلال، ودقة الكود، وتنسيق المخرجات.

الخطوة الثانية: ضبط مستوى التفكير
إذا كنت تستخدم وضع high في 3.0 سابقاً، فنحن نقترح البدء بوضع medium عند الانتقال إلى 3.1 (جودة استدلال مماثلة ولكن بسرعة أكبر). استخدم وضع high (Deep Think Mini) فقط عندما تحتاج حقاً إلى استدلال عميق.

الخطوة الثالثة: استكشاف القدرات الجديدة
جرب الميزات الحصرية في 3.1 مثل رفع ملفات بحجم 100 ميجابايت، وتحليل روابط يوتيوب، والمخرجات الطويلة التي تصل إلى 65 ألف توكن، فقد تكتشف سيناريوهات تطبيقية جديدة.

الخطوة الرابعة: الانتقال الكامل
بعد التأكد من النتائج، قم بتغيير جميع الاستدعاءات من gemini-3-pro-preview إلى gemini-3.1-pro-preview. يُنصح بالاحتفاظ بـ 3.0 كخيار احتياطي (fallback) حتى يعمل 3.1 بشكل مستقر في بيئتك لمدة أسبوع على الأقل.

🚀 انتقال سريع: عبر منصة APIYI (apiyi.com)، لا يتطلب الانتقال من 3.0 إلى 3.1 سوى تغيير بارامتر واحد. نقترح إجراء اختبار A/B على بعض السيناريوهات الأساسية للتأكد من النتائج، ثم الانتقال الكامل.

الأسئلة الشائعة

توصيات الترقية إلى Gemini 3.1 Pro لمختلف المستخدمين

تختلف الفوائد التي يجنيها المطورون عند الترقية من 3.0 إلى 3.1 باختلاف نوع الاستخدام، وإليك التوصيات المخصصة:

💡 نصيحة عامة: بغض النظر عن فئة المستخدم، يمكنك عبر APIYI (apiyi.com) الاحتفاظ بكلا الإصدارين 3.0 و3.1 في نفس الوقت، واستخدام اختبارات A/B للتأكد من النتائج قبل التبديل الكامل. تكلفة انتقال صفرية، ومخاطر معدومة.

مسار اتخاذ قرار التبديل إلى إصدار Gemini 3.1 Pro

اتبع الخطوات التالية لتقرر ما إذا كنت ستبدل الآن:

1. هل يعتمد تطبيقك على دقة الاستنتاج؟ ← نعم ← انتقل فوراً (تحسن ARC-AGI-2 بنسبة 148%).
2. هل يتضمن تطبيقك وكلاء (Agents) أو بحثاً؟ ← نعم ← نوصي بشدة بالتبديل (تحسن BrowseComp بنسبة 45%).
3. هل الموجهات (prompts) الخاصة بك مخصصة بشكل كبير؟ ← نعم ← اختبر أولاً باستخدام وضع medium، وتأكد من تطابق المخرجات قبل التبديل.
4. هل تقوم فقط بمهام بسيطة مثل سؤال وجواب أو ترجمة؟ ← نعم ← يمكنك التبديل في أي وقت، النتائج ستكون متساوية على الأقل مع كفاءة أعلى.
5. غير متأكد؟ ← قم بتشغيل 5 موجهات أساسية في اختبار A/B على APIYI (apiyi.com)، وستحصل على النتيجة في 10 دقائق.

الملخص: استنتاج 9 فروقات جوهرية

ملخص في جملة واحدة: بنفس السعر، وتوافق تام مع API، وتفوق في كل المؤشرات — يُعد Gemini 3.1 Pro Preview ترقية مجانية لنسخة 3.0 Pro Preview، ولا يوجد أي سبب يمنعك من الانتقال إليه.

نوصي بإكمال عملية الانتقال بسرعة عبر APIYI (apiyi.com)، حيث لا يتطلب الأمر سوى تعديل معامل النموذج (model parameter) فقط.

المصادر والمراجع

1. مدونة جوجل الرسمية: إعلان إطلاق Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • الوصف: نتائج المعايير الرسمية وتقديم الميزات.

2. بطاقة نموذج Google DeepMind: التفاصيل التقنية وتقييم الأمان لـ 3.1 Pro

   • الرابط: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • الوصف: بيانات الأمان والمعايير التفصيلية.

3. أول مراجعة من VentureBeat: تجربة متعمقة لميزات Deep Think Mini

   • الرابط: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • الوصف: تقرير تجربة واقعية لنظام التفكير من المستوى الثالث.

4. Artificial Analysis: بيانات المقارنة بين 3.1 Pro و 3.0 Pro

   • الرابط: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-gemini-3-pro
   • الوصف: مقارنة معايير الطرف الثالث وتحليل الأداء.

📝 الكاتب: فريق APIYI | للتواصل التقني يرجى زيارة APIYI (apiyi.com)
📅 تاريخ التحديث: 20 فبراير 2026
🏷️ الكلمات المفتاحية: Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro, مقارنة النماذج, مضاعفة الاستنتاج, SWE-Bench, ARC-AGI-2, Deep Think Mini