谷歌 DeepMind 正式发布 Gemini Decision 1 决策模型及配套 Gemini Decisions API,专为是/否、多选、量表评分等封闭式决策设计,单次调用可并行处理最多 1000 个独立问题,覆盖文本、图像、音频、视频与 PDF 五种模态,并在 150-250 毫秒内返回带置信度的概率分数。该模型已在 Google AI Studio 开放 Python、JavaScript 与 REST 接入,Google Cloud 支持后续上线。
据 Artificial Analysis 评测,Gemini Decision 1 在决策指数 v2.1 上得分 66,与 Elephant 9B、Jev 1.14 持平,但落后领先者 Drex Max v1.1 与 GLiDE v1.2 达 7 分;其在知识与推理基准上领先,但每百万任务成本约 345 美元,是 Drex Max v1.1 的三倍多,且在分类与抽取基准 AA-Paperclip 上明显落后。谷歌内部已将其用于 Gemini Notebook 的动态模型路由、Stitch 的设计原型与搜索安全审核,验证了高并发实时决策场景的可行性。
作为首个由主流厂商推出的决策模型品类,Gemini Decision 1 将封闭式批量判定从传统规则引擎和单任务模型推向多模态、低成本、低延迟的新范式,有望重塑查询路由、内容分级与策略合规校验等场景的开发流程,但成本与精度短板也意味着该赛道竞争刚刚开始。