‫Gemini يفكّر

تستخدم سلسلة نماذج Gemini 3 و2.5 "عملية تفكير" داخلية تحسّن بشكل كبير قدراتها على الاستدلال والتخطيط المتعدّد الخطوات، ما يجعلها فعّالة للغاية في المهام المعقّدة، مثل الترميز والرياضيات المتقدّمة وتحليل البيانات.

يوضّح هذا الدليل كيفية الاستفادة من إمكانات التفكير في Gemini باستخدام Gemini API.

إنشاء محتوى مع التفكير

إنّ بدء طلب باستخدام نموذج تفكير يشبه أي طلب آخر لإنشاء المحتوى. يكمن الاختلاف الرئيسي في تحديد أحد النماذج التي تتضمّن ميزة التفكير في الحقل model:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple example."
  }'

ملخّصات الأفكار

تقدّم ملخّصات الأفكار إحصاءات حول عملية الاستدلال الداخلية للنموذج. يتم تلقائيًا عرض الناتج النهائي فقط. يمكنك تفعيل ميزة "ملخّص الأفكار" باستخدام thinking_summaries:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    generation_config={
        "thinking_summaries": "auto"
    }
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "thought":
        print("Thought summary:")
        for content_block in step.summary:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)
        print()
    elif step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print("Answer:")
                print(content_block.text)
                print()

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    generationConfig: {
        thinkingSummaries: "auto"
    }
});

for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === "thought") {
        console.log("Thought summary:");
        for (const contentBlock of step.summary) {
            if (contentBlock.type === "text") console.log(contentBlock.text);
        }
    } else if (step.type === "model_output") {
        for (const contentBlock of step.content) {
            if (contentBlock.type === "text") {
                console.log("Answer:");
                console.log(contentBlock.text);
            }
        }
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    "generationConfig": {
      "thinkingSummaries": "auto"
    }
  }'

البث مع التفكير

استخدِم ميزة البث لتلقّي ملخّصات تزايدية للأفكار أثناء إنشائها. يؤدي ذلك إلى عرض ملخّصات متزايدة ومتجدّدة أثناء إنشائها:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

prompt = """
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
Alice does not live in the red house.
Bob does not live in the green house.
Carol does not live in the red or green house.
Which house does each person live in?
"""

thoughts = ""
answer = ""

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=prompt,
    generation_config={
        "thinking_summaries": "auto"
    },
    stream=True
)

thoughts = ""
answer = ""

for event in stream:
    if event.event_type == "step.delta":
        if event.delta.type == "thought":
            if not thoughts:
                print("Thinking...")
            summary_text = getattr(event.delta, 'text', '')
            print(f"[Thought] {summary_text}", end="")
            thoughts += summary_text
        elif event.delta.type == "text" and event.delta.text:
            if not answer:
                print("\nAnswer:")
            print(event.delta.text, end="")
            answer += event.delta.text

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const prompt = `Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same
street: red, green, and blue. Alice does not live in the red house.
Bob does not live in the green house.
Carol does not live in the red or green house.
Which house does each person live in?`;

let thoughts = "";
let answer = "";

const stream = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: prompt,
    generationConfig: {
        thinkingSummaries: "auto"
    },
    stream: true
});

for await (const event of stream) {
    if (event.type === "step.delta") {
        if (event.delta.type === "thought") {
            if (!thoughts) console.log("Thinking...");
            process.stdout.write(`[Thought] ${event.delta.text || ""}`);
            thoughts += event.delta.text || "";
        } else if (event.delta.type === "text" && event.delta.text) {
            if (!answer) console.log("\nAnswer:");
            process.stdout.write(event.delta.text);
            answer += event.delta.text;
        }
    }
}

Control thinking

تعتمد نماذج Gemini التفكير الديناميكي تلقائيًا، ما يتيح لها تعديل مقدار الجهد المبذول في الاستدلال تلقائيًا استنادًا إلى مدى تعقيد الطلب. ومع ذلك، يمكنك التحكّم في هذا السلوك باستخدام مَعلمات الإعداد.

مستويات التفكير (Gemini 3)

تتيح لك المَعلمة thinking_level، التي يُنصح باستخدامها مع نماذج Gemini 3 والإصدارات الأحدث، التحكّم في سلوك الاستدلال.

مستوى التفكير Gemini 3.1 Pro ‫Gemini 3 Pro (تم إيقافه نهائيًا) Gemini 3 Flash الوصف
minimal غير متاح غير متاح متاح يتطابق هذا الخيار مع الإعداد "بدون تفكير" لمعظم طلبات البحث. قد يفكّر النموذج بشكل محدود جدًا عند إنجاز مهام ترميز معقّدة. يقلّل من وقت الاستجابة للتطبيقات التي تتضمّن محادثات أو تتطلّب معدّل أعلى لنقل البيانات. يُرجى العِلم أنّ minimal لا يضمن إيقاف التفكير.
low متاح متاح متاح يقلّل من زمن الانتقال والتكلفة. الأفضل للتطبيقات التي تتطلّب اتّباع التعليمات أو الدردشة أو معالجة البيانات بسرعة كبيرة.
medium متاح غير متاح متاح تفكير متوازن لمعظم المهام
high متاح (تلقائي، ديناميكي) متاح (تلقائي، ديناميكي) متاح (تلقائي، ديناميكي) زيادة عمق الاستدلال إلى أقصى حد قد يستغرق النموذج وقتًا أطول بكثير للوصول إلى الرمز المميز الأول (غير التفكير) للناتج، ولكن سيتم التفكير في الناتج بعناية أكبر.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generation_config={
        "thinking_level": "low"
    }
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generationConfig: {
        thinkingLevel: "low"
    }
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

لا يمكنك إيقاف ميزة "التفكير" في Gemini 3 Pro. لا يتيح نموذج Gemini 3 Flash إيقاف ميزة "المفكّر" بالكامل أيضًا، ولكن يعني إعداد minimal أنّ النموذج لن يستخدم هذه الميزة على الأرجح (مع أنّ ذلك يظل ممكنًا).

توقيعات الأفكار

‫Gemini API غير احتفاظي بالحالة، لذا يتعامل النموذج مع كل طلب بيانات من واجهة برمجة التطبيقات بشكل مستقل، ولا يمكنه الوصول إلى سياق الأفكار من الأدوار السابقة في التفاعلات المتعددة الأدوار.

لإتاحة الحفاظ على سياق الأفكار خلال المحادثات المتعددة الأدوار، يعرض Gemini توقيعات الأفكار، وهي تمثيلات مشفّرة لعملية معالجة الأفكار الداخلية في النموذج.

  • تعرض نماذج Gemini 2.5 توقيعات الأفكار عندما تكون ميزة "التفكير" مفعّلة ويتضمّن الطلب استدعاء الدوال، وتحديدًا تعريفات الدوال.
  • قد تعرض نماذج Gemini 3 توقيعات الأفكار لجميع أنواع الأجزاء. ننصحك دائمًا بإعادة جميع التواقيع كما تم استلامها، ولكن هذا الإجراء إلزامي لتواقيع طلبات تنفيذ الدوال. يمكنك الاطّلاع على صفحة توقيعات الأفكار لمعرفة المزيد.
  • يتم عرض التواقيع من النموذج ضمن أجزاء أخرى في الردّ، مثل استدعاء الدوال أو الأجزاء النصية. أعِد الردّ بأكمله مع جميع الأجزاء إلى النموذج في المحادثات اللاحقة.
  • لا تدمج الأجزاء التي تتضمّن توقيعات معًا.
  • لا تدمج جزءًا من مستند يتضمّن توقيعًا مع جزء آخر لا يتضمّن توقيعًا.

الأسعار

عند تفعيل ميزة "التفكير"، يكون سعر الردّ هو مجموع الرموز المميزة للناتج والرموز المميزة للتفكير. يمكنك الحصول على إجمالي عدد الرموز المميزة التي تم إنشاؤها من حقل total_thought_tokens.

Python

# ...
print("Thoughts tokens:", interaction.usage.total_thought_tokens)
print("Output tokens:", interaction.usage.total_output_tokens)

JavaScript

// ...
console.log(`Thoughts tokens: ${interaction.usage.totalThoughtTokens}`);
console.log(`Output tokens: ${interaction.usage.totalOutputTokens}`);

تنشئ نماذج التفكير أفكارًا كاملة لتحسين جودة الرد النهائي، ثم تعرض ملخّصات لتقديم نظرة ثاقبة حول عملية التفكير. تستند الأسعار إلى الرموز المميزة الخاصة بالأفكار الكاملة التي يحتاج النموذج إلى إنشائها، على الرغم من أنّ الملخّص فقط هو الناتج الذي تقدّمه واجهة برمجة التطبيقات.

يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول الرموز المميزة في دليل احتساب الرموز المميزة.

أفضل الممارسات

يتضمّن هذا القسم إرشادات حول استخدام نماذج التفكير بكفاءة.

تصحيح الأخطاء والتوجيه

  • مراجعة عملية الاستدلال: عندما لا تحصل على الردّ المتوقّع من نماذج التفكير، قد يكون من المفيد تحليل ملخّصات أفكار Gemini بعناية. يمكنك الاطّلاع على كيفية تقسيم المهمة والوصول إلى الاستنتاج، واستخدام هذه المعلومات لتصحيح النتائج.

  • تقديم إرشادات بشأن الاستدلال: إذا كنت تأمل في الحصول على ناتج طويل بشكل خاص، يمكنك تقديم إرشادات في طلبك للحدّ من مقدار التفكير الذي يستخدمه النموذج. يتيح لك ذلك حجز مساحة أكبر من الناتج الرمزي لردّك.

مدى تعقيد المهمة

  • المهام السهلة (يمكن إيقاف التفكير): لا حاجة إلى التفكير في الطلبات المباشرة التي لا تتطلّب استنتاجًا معقّدًا. أمثلة:
    • "أين تأسّست شركة DeepMind؟"
    • "هل تطلب هذه الرسالة الإلكترونية عقد اجتماع أم أنّها تقدّم معلومات فقط؟"
  • المهام المتوسطة (الإعدادات التلقائية/بعض التفكير): تستفيد العديد من الطلبات الشائعة من المعالجة خطوة بخطوة أو الفهم الأعمق. أمثلة:
    • قدِّم تشبيهًا بين عملية التمثيل الضوئي والنمو.
    • تحديد أوجه الاختلاف والتشابه بين السيارات الكهربائية والسيارات الهجينة
  • المهام الصعبة (أقصى قدرة على التفكير): بالنسبة إلى التحديات المعقّدة حقًا، ننصحك بتحديد ميزانية تفكير عالية. تتطلّب هذه الأنواع من المهام أن يستخدم النموذج جميع إمكاناته في الاستدلال والتخطيط. أمثلة:
    • حلّ المسألة 1 في مسابقة AIME لعام 2025: أوجِد مجموع جميع الأسس الصحيحة b > 9...
    • اكتب رمز Python لتطبيق ويب يعرض بيانات سوق الأسهم في الوقت الفعلي، بما في ذلك مصادقة المستخدم. يجب أن يكون هذا الإجراء بأكبر قدر ممكن من الفعالية.

النماذج المتوافقة

الطراز التفكير التلقائي المستويات المتاحة
gemini-3.1-pro-preview مفعّل (عالي) منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3-flash-preview مفعّل (عالي) الحد الأدنى، منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3-pro-preview مفعّل (عالي) منخفض، مرتفع
gemini-2.5-pro مفعّل الميزانية: من 128 إلى 32768
gemini-2.5-flash مفعّل الميزانية: من 0 إلى 24576
gemini-2.5-flash-lite إيقاف الميزانية: من 0 إلى 24576

تعمل النماذج المفكِّرة مع جميع أدوات Gemini وإمكاناته. يتيح ذلك للنماذج التفاعل مع الأنظمة الخارجية أو تنفيذ الرموز أو الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي، ودمج النتائج في عملية الاستدلال.

الخطوات التالية