The latest Gemini models (like gemini-3.1-pro-preview) are available to use with Firebase AI Logic on all platforms!

Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite models will be retired on March 31, 2026. To avoid service disruption, update to a newer model like gemini-2.5-flash-lite. Learn more.

جارٍ التفكير

يمكن لنماذج Gemini 3 وGemini 2.5 استخدام "عملية تفكير" داخلية تعمل على تحسين قدراتها بشكل كبير في الاستدلال والتخطيط المتعدّد الخطوات، ما يجعلها فعّالة للغاية في المهام المعقّدة، مثل الترميز والرياضيات المتقدّمة وتحليل البيانات.

تقدّم نماذج التفكير الإعدادات والخيارات التالية:

التحكّم في مدة الاستدلال
يمكنك ضبط مدة الاستدلال التي يمكن للنموذج الاستفادة منها، وهذا الإعداد مهم بشكل خاص إذا كانت الأولوية هي تقليل وقت الاستجابة أو التكلفة. ننصحك أيضًا بمراجعة مقارنة بين صعوبات المهام لتحديد مدى حاجة النموذج إلى قدراته الفكرية.

يمكنك التحكّم في هذا الإعداد باستخدام مستويات التفكير (في طُرز Gemini 3 والإصدارات الأحدث) أو باستخدام ميزانيات التفكير (في طُرز Gemini 2.5).
الحصول على ملخّصات الأفكار
يمكنك تفعيل ملخّصات الأفكار لتضمينها في الردّ الذي تم إنشاؤه. هذه الملخّصات هي إصدارات مركّزة من الأفكار الأولية التي يطرحها النموذج، وهي تقدّم إحصاءات حول عملية الاستدلال الداخلية التي يجريها النموذج.
التعامل مع توقيعات الأفكار
تتعامل حِزم تطوير البرامج (SDK) في Firebase AI Logic تلقائيًا مع توقيعات الأفكار، ما يضمن وصول النموذج إلى سياق الأفكار من الأدوار السابقة، خاصةً عند استخدام ميزة "استدعاء الدوال".

احرص على مراجعة أفضل الممارسات وإرشادات الطلبات لاستخدام نماذج التفكير.

استخدام نموذج تفكير

استخدِم نموذجًا مفكِّرًا تمامًا كما تستخدم أي نموذج Gemini آخر.

للاستفادة إلى أقصى حدّ من نماذج التفكير، راجِع أفضل الممارسات والإرشادات بشأن استخدام نماذج التفكير في وقت لاحق من هذه الصفحة.

الطُرز التي تتيح هذه الإمكانية

لا تتوافق هذه الإمكانية إلا مع الطرازَين Gemini 3 وGemini 2.5.

gemini-3-pro-preview
‫gemini-3-pro-image-preview (المعروف أيضًا باسم "nano banana pro")
gemini-3-flash-preview
gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite

أفضل الممارسات والإرشادات حول كيفية استخدام نماذج التفكير

ننصحك باختبار طلبك في Google AI Studio أو Vertex AI Studio حيث يمكنك الاطّلاع على عملية التفكير الكاملة. يمكنك تحديد أي جوانب قد يكون النموذج قد أخطأ فيها، ما يتيح لك تحسين طلباتك للحصول على ردود أكثر اتساقًا ودقة.

ابدأ بطلب عام يصف النتيجة المطلوبة، ولاحظ أفكار النموذج الأولية حول كيفية تحديد استجابته. إذا لم يكن الردّ على النحو المتوقّع، يمكنك مساعدة النموذج في إنشاء ردّ أفضل باستخدام أي من تقنيات الطلبات التالية:

تقديم تعليمات مفصّلة
تقديم عدة أمثلة على أزواج الإدخال والإخراج
قدِّم إرشادات حول كيفية صياغة النتائج والردود وتنسيقها.
تقديم خطوات محدّدة لإثبات الهوية

بالإضافة إلى تقديم الطلبات، ننصحك باتّباع الاقتراحات التالية:

اضبط تعليمات النظام، وهي بمثابة "مقدمة" تضيفها قبل أن يتلقّى النموذج أي تعليمات أخرى من الطلب أو المستخدم النهائي. تتيح لك هذه المَعلمات توجيه سلوك النموذج استنادًا إلى احتياجاتك وحالات الاستخدام المحدّدة.
اضبط مستوى التفكير (أو مدة الاستدلال في نماذج Gemini 2.5) للتحكّم في مقدار التفكير الذي يمكن للنموذج إجراؤه. إذا ضبطت المستوى على قيمة عالية، يمكن للنموذج التفكير بشكل أكبر، إذا لزم الأمر. إذا ضبطت القيمة على مستوى أقل، لن يبالغ النموذج في التفكير في الردّ، وسيحتفظ أيضًا بمزيد من إجمالي حدّ الرموز المميزة المسموح بها للردّ الفعلي، ما يساعد في تقليل وقت الاستجابة والتكلفة.
فعِّل مراقبة الذكاء الاصطناعي في Firebase console لتتبُّع عدد الرموز المميزة التي تتضمّن تفكيرًا ووقت استجابة الطلبات التي تم تفعيل ميزة "التفكير" فيها. وفي حال تفعيل ملخّصات الأفكار، ستظهر في وحدة التحكّم حيث يمكنك الاطّلاع على تفاصيل أسباب النموذج لمساعدتك في تصحيح الأخطاء وتحسين طلباتك.

التحكّم في مقدار التفكير

يمكنك ضبط مقدار "التفكير" والاستدلال المنطقي الذي يمكن للنموذج تنفيذه قبل عرض ردّ. ويكون هذا الإعداد مهمًا بشكل خاص إذا كانت الأولوية هي تقليل وقت الاستجابة أو التكلفة.

احرص على مراجعة مقارنة صعوبات المهام لتحديد مدى حاجة النموذج إلى قدراته الفكرية. في ما يلي بعض الإرشادات العامة:

اضبط قيمة تفكير أقل للمهام الأقل تعقيدًا أو إذا كانت الأولوية بالنسبة إليك هي تقليل وقت الاستجابة أو التكلفة.
اضبط قيمة تفكير أعلى للمهام الأكثر تعقيدًا.

يمكنك التحكّم في هذا الإعداد باستخدام مستويات التفكير (في طُرز Gemini 3 والإصدارات الأحدث) أو باستخدام ميزانيات التفكير (في طُرز Gemini 2.5).

مستويات التفكير (طُرز Gemini 3)

للتحكّم في مقدار التفكير الذي يمكن أن يجريه نموذج Gemini 3 لإنشاء رده، يمكنك تحديد مستوى التفكير لمقدار الرموز المميزة الخاصة بالتفكير التي يُسمح له باستخدامها.

يُرجى مراعاة ما يلي:

تستخدم نماذج Gemini 3 ميزة "أفكاري" دائمًا، ولا يمكنك إيقافها أو إيقاف تشغيلها لهذه النماذج.
تستخدم نماذج Gemini 3 دائمًا التفكير الديناميكي (يقرّر النموذج متى يفكر وكم يفكر، وذلك بما لا يتجاوز المبلغ الذي تم ضبطه).
تتيح طُرز Gemini 3 استخدام ميزانيات التفكير لضمان التوافق مع الأنظمة القديمة، ولكن لا يُنصح باستخدام هذا الإعداد. بالإضافة إلى ذلك، إذا ضبطت كلاً من thinkingLevel وthinkingBudget في الإعداد نفسه، سيعرض الطلب خطأً.

ضبط مستوى التفكير

انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة.

اضبط مستوى التفكير في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel لنموذج Gemini 3. يتم الاحتفاظ بإعدادات الضبط طوال مدة تشغيل الجهاز الظاهري. إذا كنت تريد استخدام مستويات تفكير مختلفة لطلبات مختلفة، أنشئ مثيلات GenerativeModel تم ضبطها باستخدام كل مستوى.

يمكنك الاطّلاع على القيم المسموح بها لمستوى التفكير لاحقًا في هذا القسم.

Swift

اضبط مستوى التفكير في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

)

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingLevel: .low)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_3_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

)

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      thinkingLevel = ThinkingLevel.LOW
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_3_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setThinkingLevel(ThinkingLevel.LOW)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_3_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_3_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingLevel(ThinkingLevel.low);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_3_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here)
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingLevel: ThinkingLevel.Low);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_3_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

// ...

القيم المسموح بها لمستوى التفكير

يسرد الجدول التالي قيم مستوى التفكير التي يمكنك ضبطها لكل نموذج من خلال ضبط thinkingLevel الخاص بالنموذج.

	`MINIMAL`	`LOW`	`MEDIUM`	`HIGH`
	يستخدم النموذج أقل عدد ممكن من الرموز المميزة، أي لا يتطلّب الكثير من التفكير المهام البسيطة	يستخدم النموذج عددًا أقل من الرموز المميزة، ويقلّل من وقت الاستجابة والتكلفة المهام البسيطة والمهام ذات الإنتاجية العالية	يستخدم النموذج نهجًا متوازنًا مهام معقّدة بشكل معتدل	يستخدم النموذج الرموز المميزة حتى الحد الأقصى طلبات معقّدة تتطلّب استدلالاً معمّقًا
Gemini 3 Pro				(تلقائي)
Gemini 3 Pro Image ("nano banana pro")				(تلقائي)
Gemini 3 Flash				(تلقائي)

ميزانيات التفكير (نماذج Gemini 2.5)

للتحكّم في مقدار التفكير الذي يمكن أن يجريه نموذج Gemini 2.5 لإنشاء رده، يمكنك تحديد مدة استدلال لمقدار رموز التفكير التي يُسمح له باستخدامها.

ضبط ميزانية التفكير

انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة.

اضبط مدة الاستدلال في GenerationConfig كجزء من إنشاء GenerativeModel مثيل Gemini 2.5 نموذج. يتم الاحتفاظ بإعدادات الضبط طوال مدة تشغيل الجهاز الظاهري. إذا كنت تريد استخدام ميزانيات تفكير مختلفة لطلبات مختلفة، أنشئ مثيلات GenerativeModel تم ضبطها باستخدام كل ميزانية.

يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول القيم المسموح بها لميزانية التفكير لاحقًا في هذا القسم.

Swift

اضبط مدة الاستدلال في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

)

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

)

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      thinkingBudget = 1024
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setThinkingBudget(1024)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    thinkingBudget: 1024
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingBudget(1024);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_2.5_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

;

// ...

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

// ...

قيم ميزانية التفكير المسموح بها

يسرد الجدول التالي قيم ميزانية التفكير التي يمكنك ضبطها لكل نموذج من خلال ضبط thinkingBudget الخاص بالنموذج.

الطراز	القيمة التلقائية	النطاق المتاح للميزانية الذكية		القيمة التي توقف التفكير	قيمة تفعيل التفكير الديناميكي
الطراز	القيمة التلقائية			القيمة التي توقف التفكير	قيمة تفعيل التفكير الديناميكي	الحد الأدنى للقيمة	القيمة القصوى
Gemini 2.5 Pro	`8,192`	`128`	`32,768`	لا يمكن إيقافها	`-1`
Gemini 2.5 Flash	`8,192`	`1`	`24,576`	`0`	`-1`
Gemini 2.5 Flash‑Lite	`0` (ميزة "أفكاري" غير مفعّلة تلقائيًا)	`512`	`24,576`	`0` (أو عدم ضبط ميزانية التفكير على الإطلاق)	`-1`

إيقاف ميزة "أفكار جديدة" لطُرز Gemini 2.5

بالنسبة إلى بعض المهام الأسهل، لا تكون إمكانية التفكير ضرورية، ويكفي الاستنتاج التقليدي. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان تقليل وقت الاستجابة أو التكلفة من الأولويات، قد لا تريد أن يستغرق النموذج وقتًا أطول أو يتكبّد تكلفة أعلى من اللازم لإنشاء ردّ.

في هذه الحالات، يمكنك إيقاف ميزة "التفكير" لبعض النماذج:

Gemini 2.5 Pro: لا يمكن إيقاف ميزة التفكير
Gemini 2.5 Flash: إيقاف التفكير عن طريق ضبط thinkingBudget على 0 رموز مميزة
Gemini 2.5 Flash‑Lite: ميزة "أفكاري" غير مفعّلة تلقائيًا (لذا لا تضبط thinkingBudget بشكل صريح أو اضبطها على 0 فقط)

يُرجى العِلم أنّه لا يمكن إيقاف ميزة "التفكير" في جميع نماذج Gemini 3.

تفعيل ميزة "التفكير الديناميكي" في نماذج Gemini 2.5

باستخدام التفكير الديناميكي، يقرّر النموذج متى وكيف يفكر (بحد أقصى لميزانية التفكير، كما هو موضّح أدناه).

فعِّل ميزة "التفكير الديناميكي" من خلال ضبط thinkingBudget على -1.
عند تفعيل ميزة "التفكير الديناميكي"، سيكون الحد الأقصى لعدد الرموز المميزة للتفكير دائمًا 8,192 رمزًا مميزًا.

يُرجى العِلم أنّ جميع نماذج Gemini 3 تستخدم دائمًا التفكير الديناميكي.

مدى تعقيد المهام لجميع نماذج التفكير

المهام السهلة التي لا تتطلّب الكثير من التفكير
الطلبات المباشرة التي لا تتطلّب استنتاجًا معقّدًا، مثل استرداد الحقائق أو التصنيف أمثلة:
- "أين تأسّست شركة DeepMind؟"
- "هل تطلب هذه الرسالة الإلكترونية عقد اجتماع أم أنّها تقدّم معلومات فقط؟"
المهام المتوسطة — من المحتمل أن يكون بعض التفكير ضروريًا
الطلبات الشائعة التي تستفيد من درجة من المعالجة خطوة بخطوة أو فهم أعمق. أمثلة:
- "أريد تشبيهًا بين عملية التمثيل الضوئي ومرحلة النمو".
- "قارِن بين السيارات الكهربائية والسيارات الهجينة".
المهام الصعبة التي قد تتطلّب أقصى درجات التفكير
التحديات المعقّدة حقًا، مثل حلّ مسائل رياضية معقّدة أو مهام ترميز تتطلّب هذه الأنواع من المهام أن يستفيد النموذج من جميع قدراته في التفكير والتخطيط، وغالبًا ما تتضمّن العديد من الخطوات الداخلية قبل تقديم إجابة. أمثلة:
- "حلّ المسألة 1 في مسابقة AIME لعام 2025: أوجد مجموع كل الأعداد الصحيحة الأساسية b > 9 التي يكون فيها 17b قاسمًا لـ 97b".
- "أريد كتابة رمز Python لتطبيق ويب يعرض بيانات سوق الأسهم في الوقت الفعلي، بما في ذلك مصادقة المستخدم. اجعلها فعّالة قدر الإمكان".

ملخّصات الأفكار

ملخّصات الأفكار هي نُسخ مركّبة من الأفكار الأولية التي يطرحها النموذج، وتقدّم إحصاءات حول عملية الاستدلال الداخلية التي يجريها النموذج.

في ما يلي بعض الأسباب التي تدفع إلى تضمين ملخّصات الأفكار في الردود:

يمكنك عرض ملخّصات الأفكار في واجهة مستخدم تطبيقك أو إتاحتها للمستخدمين. يتم عرض ملخّص الأفكار كجزء منفصل في الردّ، ما يتيح لك التحكّم بشكل أكبر في كيفية استخدامه في تطبيقك.
إذا فعّلت أيضًا ميزة مراقبة الذكاء الاصطناعي في Firebase console، ستظهر ملخّصات الأفكار في وحدة التحكّم حيث يمكنك فحص الاستدلال المفصّل للنموذج لمساعدتك في تصحيح الأخطاء وتحسين طلباتك.

في ما يلي بعض الملاحظات الرئيسية حول ملخّصات الأفكار:

لا يتم التحكّم في ملخّصات الأفكار من خلال ميزانيات التفكير (تنطبق الميزانيات فقط على الأفكار الأولية التي يقدّمها النموذج). ومع ذلك، إذا كانت ميزة التفكير غير مفعّلة، لن يعرض النموذج ملخّصًا للأفكار.
تُعدّ ملخّصات الأفكار جزءًا من الردّ العادي الذي يقدّمه النموذج، ويتم احتسابها كرموز مميّزة في الردّ.

تفعيل ملخّصات الأفكار

انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة.

يمكنك تفعيل ملخّصات الأفكار من خلال ضبط includeThoughts على "صحيح" في إعدادات النموذج. يمكنك بعد ذلك الوصول إلى الملخّص من خلال التحقّق من الحقل thoughtSummary في الردّ.

في ما يلي مثال يوضّح كيفية تفعيل ملخّصات الأفكار واستردادها مع الردّ:

Swift

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

onse.")
}
print("Answer: \(text)")

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

let response = try await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the response that includes thought summaries
if let thoughtSummary = response.thoughtSummary {
  print("Thought Summary: \(thoughtSummary)")
}
guard let text = response.text else {
  fatalError("No text in response.")
}
print("Answer: \(text)")

Kotlin

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


    println("Answer: $it")
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      includeThoughts = true
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

val response = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the response that includes thought summaries
response.thoughtSummary?.let {
    println("Thought Summary: $it")
}
response.text?.let {
    println("Answer: $it")
}

Java

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

  }
}, MoreExecutors.directExecutor());

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setIncludeThoughts(true)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// Handle the response that includes thought summaries
ListenableFuture responseFuture = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0&quot;);
Futures.addCallback(responseFuture, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse response) {
        if (response.getThoughtSummary() != null) {
            System.out.println("Thought Summary: " + response.getThoughtSummary());
        }
        if (response.getText() != null) {
            System.out.println("Answer: " + response.getText());
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle error
    }
}, MoreExecutors.directExecutor());

Web

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

`Answer: ${text}`);

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    includeThoughts: true
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });

const result = await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
const response = result.response;

// Handle the response that includes thought summaries
if (response.thoughtSummary()) {
    console.log(`Thought Summary: ${response.thoughtSummary()}`);
}
const text = response.text();
console.log(`Answer: ${text}`);

Dart

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

swer: ${response.text}');
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  generationConfig: generationConfig,
);

final response = await model.generateContent('solve x^2 + 4x + 4 = 0');

// Handle the response that includes thought summaries
if (response.thoughtSummary != null) {
  print('Thought Summary: ${response.thoughtSummary}');
}
if (response.text != null) {
  print('Answer: ${response.text}');
}

Unity

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

"Answer: {response.Text}");
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

var response = await model.GenerateContentAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the response that includes thought summaries
if (response.ThoughtSummary != null) {
    Debug.Log($"Thought Summary: {response.ThoughtSummary}");
}
if (response.Text != null) {
    Debug.Log($"Answer: {response.Text}");
}

عرض الرد وملخّص الأفكار

# Example Response:
#     Okay, let's solve the quadratic equation x² + 4x + 4 = 0.
#     ...
#     **Answer:**
#     The solution to the equation x² + 4x + 4 = 0 is x = -2. This is a repeated root (or a root with multiplicity 2).

# Example Thought Summary:
#     **My Thought Process for Solving the Quadratic Equation**
#
#     Alright, let's break down this quadratic, x² + 4x + 4 = 0. First things first:
#     it's a quadratic; the x² term gives it away, and we know the general form is
#     ax² + bx + c = 0.
#
#     So, let's identify the coefficients: a = 1, b = 4, and c = 4. Now, what's the
#     most efficient path to the solution? My gut tells me to try factoring; it's
#     often the fastest route if it works. If that fails, I'll default to the quadratic
#     formula, which is foolproof. Completing the square? It's good for deriving the
#     formula or when factoring is difficult, but not usually my first choice for
#     direct solving, but it can't hurt to keep it as an option.
#
#     Factoring, then. I need to find two numbers that multiply to 'c' (4) and add
#     up to 'b' (4). Let's see... 1 and 4 don't work (add up to 5). 2 and 2? Bingo!
#     They multiply to 4 and add up to 4. This means I can rewrite the equation as
#     (x + 2)(x + 2) = 0, or more concisely, (x + 2)² = 0. Solving for x is now
#     trivial: x + 2 = 0, thus x = -2.
#
#     Okay, just to be absolutely certain, I'll run the quadratic formula just to
#     double-check. x = [-b ± √(b² - 4ac)] / 2a. Plugging in the values, x = [-4 ±
#     √(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1). That simplifies to x = [-4 ± √0] / 2. So, x =
#     -2 again - a repeated root. Nice.
#
#     Now, let's check via completing the square. Starting from the same equation,
#     (x² + 4x) = -4. Take half of the b-value (4/2 = 2), square it (2² = 4), and
#     add it to both sides, so x² + 4x + 4 = -4 + 4. Which simplifies into (x + 2)²
#     = 0. The square root on both sides gives us x + 2 = 0, therefore x = -2, as
#      expected.
#
#     Always, *always* confirm! Let's substitute x = -2 back into the original
#     equation: (-2)² + 4(-2) + 4 = 0. That's 4 - 8 + 4 = 0. It checks out.
#
#     Conclusion: the solution is x = -2. Confirmed.

عرض ملخّصات الأفكار تدريجيًا

يمكنك أيضًا الاطّلاع على ملخّصات الأفكار إذا اخترت عرض الردود أثناء بثها باستخدام generateContentStream. سيؤدي ذلك إلى عرض ملخّصات متجدّدة وتدريجية أثناء إنشاء الردّ.

Swift

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

r ---")
    }
    print(text)
    answer += text
  }
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

let stream = try model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the streamed response that includes thought summaries
var thoughts = ""
var answer = ""
for try await response in stream {
  if let thought = response.thoughtSummary {
    if thoughts.isEmpty {
      print("--- Thoughts Summary ---")
    }
    print(thought)
    thoughts += thought
  }

  if let text = response.text {
    if answer.isEmpty {
      print("--- Answer ---")
    }
    print(text)
    answer += text
  }
}

Kotlin

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

uot;)
        }
        print(it)
        answer += it
    }
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      includeThoughts = true
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// Handle the streamed response that includes thought summaries
var thoughts = ""
var answer = ""
model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0").collect { response ->
    response.thoughtSummary?.let {
        if (thoughts.isEmpty()) {
            println("--- Thoughts Summary ---")
        }
        print(it)
        thoughts += it
    }
    response.text?.let {
        if (answer.isEmpty()) {
            println("--- Answer ---")
        }
        print(it)
        answer += it
    }
}

Java

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


}, throwable -> {
    // Handle error
});

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setIncludeThoughts(true)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// Streaming with Java is complex and depends on the async library used.
// This is a conceptual example using a reactive stream.
Flowable responseStream = model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries
StringBuilder thoughts = new StringBuilder();
StringBuilder answer = new StringBuilder();

responseStream.subscribe(response -> {
    if (response.getThoughtSummary() != null) {
        if (thoughts.length() == 0) {
            System.out.println("--- Thoughts Summary ---");
        }
        System.out.print(response.getThoughtSummary());
        thoughts.append(response.getThoughtSummary());
    }
    if (response.getText() != null) {
        if (answer.length() == 0) {
            System.out.println("--- Answer ---");
        }
        System.out.print(response.getText());
        answer.append(response.getText());
    }
}, throwable -> {
    // Handle error
});

Web

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

out.write(text) could be used.
    console.log(text);
    answer += text;
  }
}

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    includeThoughts: true
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });

const result = await model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries
let thoughts = "";
let answer = "";
for await (const chunk of result.stream) {
  if (chunk.thoughtSummary()) {
    if (thoughts === "") {
      console.log("--- Thoughts Summary ---");
    }
    // In Node.js, process.stdout.write(chunk.thoughtSummary()) could be used
    // to avoid extra newlines.
    console.log(chunk.thoughtSummary());
    thoughts += chunk.thoughtSummary();
  }

  const text = chunk.text();
  if (text) {
    if (answer === "") {
      console.log("--- Answer ---");
    }
    // In Node.js, process.stdout.write(text) could be used.
    console.log(text);
    answer += text;
  }
}

Dart

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

39;);
    }
    answer += response.text!;
  }
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  generationConfig: generationConfig,
);

final responses = model.generateContentStream('solve x^2 + 4x + 4 = 0');

// Handle the streamed response that includes thought summaries
var thoughts = '';
var answer = '';
await for (final response in responses) {
  if (response.thoughtSummary != null) {
    if (thoughts.isEmpty) {
      print('--- Thoughts Summary ---');
    }
    thoughts += response.thoughtSummary!;
  }
  if (response.text != null) {
    if (answer.isEmpty) {
      print('--- Answer ---');
    }
    answer += response.text!;
  }
}

Unity

فعِّل ملخّصات الأفكار في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

og(response.Text);
        answer += response.Text;
    }
}

// ...

// Set the thinking configuration
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false)
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

var stream = model.GenerateContentStreamAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries
var thoughts = "";
var answer = "";
await foreach (var response in stream)
{
    if (response.ThoughtSummary != null)
    {
        if (string.IsNullOrEmpty(thoughts))
        {
            Debug.Log("--- Thoughts Summary ---");
        }
        Debug.Log(response.ThoughtSummary);
        thoughts += response.ThoughtSummary;
    }
    if (response.Text != null)
    {
        if (string.IsNullOrEmpty(answer))
        {
            Debug.Log("--- Answer ---");
        }
        Debug.Log(response.Text);
        answer += response.Text;
    }
}

توقيعات الأفكار

عند استخدام ميزة "التفكير" في التفاعلات المتعددة الأدوار، لا يمكن للنموذج الوصول إلى سياق التفكير من الأدوار السابقة. ومع ذلك، إذا كنت تستخدم ميزة استدعاء الدوال، يمكنك الاستفادة من توقيعات الأفكار للحفاظ على سياق الأفكار في مختلف الأدوار. توقيعات التفكير هي تمثيلات مشفّرة لعملية التفكير الداخلية في النموذج، وهي متاحة عند استخدام ميزة "التفكير" و ميزة "استدعاء الدوال". على وجه التحديد، يتم إنشاء توقيعات الأفكار في الحالات التالية:

تم تفعيل ميزة "التفكير" وتم إنشاء الأفكار.
يتضمّن الطلب تعريفات للدوال.

للاستفادة من توقيعات الأفكار، استخدِم ميزة "استدعاء الدوال" كالمعتاد. تسهّل حِزم تطوير البرامج (SDK) هذه العملية من خلال إدارة الحالة والتعامل تلقائيًا مع توقيعات الأفكار نيابةً عنك.Firebase AI Logic تنقل حِزم تطوير البرامج (SDK) تلقائيًا أي توقيعات أفكار تم إنشاؤها بين طلبات sendMessage أو sendMessageStream اللاحقة في جلسة Chat.

التسعير واحتساب الرموز المميزة

تخضع رموز Thinking للتسعير نفسه الذي تخضع له رموز إخراج النص. في حال تفعيل ملخّصات الأفكار، يتم اعتبارها رموزًا مميّزة للتفكير ويتم تحديد سعرها وفقًا لذلك.

يمكنك تفعيل ميزة مراقبة الذكاء الاصطناعي في Firebase Console لتتبُّع عدد الرموز المميزة التي يتم إنشاؤها أثناء التفكير في الطلبات التي تم تفعيل ميزة التفكير فيها.

يمكنك الحصول على إجمالي عدد الرموز المميزة للتفكير من الحقل thoughtsTokenCount في السمة usageMetadata للردّ:

Swift

// ...

let response = try await model.generateContent("Why is the sky blue?")

if let usageMetadata = response.usageMetadata {
  print("Thoughts Token Count: \(usageMetadata.thoughtsTokenCount)")
}

Kotlin

// ...

val response = model.generateContent("Why is the sky blue?")

response.usageMetadata?.let { usageMetadata ->
    println("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}")
}

Java

// ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response =
    model.generateContent("Why is the sky blue?");

Futures.addCallback(response, new Futu<reCallbackGenerateConte>ntResponse() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String usageMetadata = result.getUsageMetadata();
        if (usageMetadata != null) {
            System.out.println("Thoughts Token Count: " +
                usageMetadata.getThoughtsTokenCount());
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

// ...

const response = await model.generateContent("Why is the sky blue?");

if (response?.usageMetadata?.thoughtsTokenCount != null) {
    console.log(`Thoughts Token Count: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
}

Dart

// ...

final response = await model.generateContent(
  Content.text("Why is the sky blue?"),
]);

if (response?.usageMetadata case final usageMetadata?) {
  print("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}");
}

Unity

// ...

var response = await model.GenerateContentAsync("Why is the sky blue?");

if (response.UsageMetadata != null)
{
    UnityEngine.Debug.Log($"Thoughts Token Count: {response.UsageMetadata?.ThoughtsTokenCount}");
}

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

جارٍ التفكير تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

استخدام نموذج تفكير

الطُرز التي تتيح هذه الإمكانية

أفضل الممارسات والإرشادات حول كيفية استخدام نماذج التفكير

التحكّم في مقدار التفكير

مستويات التفكير (طُرز Gemini 3)

ضبط مستوى التفكير

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

القيم المسموح بها لمستوى التفكير

ميزانيات التفكير (نماذج Gemini 2.5)

ضبط ميزانية التفكير

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

قيم ميزانية التفكير المسموح بها

إيقاف ميزة "أفكار جديدة" لطُرز Gemini 2.5

تفعيل ميزة "التفكير الديناميكي" في نماذج Gemini 2.5

مدى تعقيد المهام لجميع نماذج التفكير

ملخّصات الأفكار

تفعيل ملخّصات الأفكار

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

عرض ملخّصات الأفكار تدريجيًا

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

توقيعات الأفكار

التسعير واحتساب الرموز المميزة

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

جارٍ التفكير