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谷歌Gemini Decision 1:发布与首测

11月12日谷歌发布Gemini Decisions API及首个前沿决策模型Gemini Decision 1。随后Artificial Analysis发布首份评测,显示其知识与推理能力居首,但使用成本过高,引发对决策模型实用性的讨论。

2026-11-12 ~ 2026-11-12 · 2 集 · 30 条

第 1 集 · 谷歌发布 Gemini Decisions API 与 Decision 1 决策模型(2026-11-12,24 条)

11 月 12 日,Google 正式发布 Gemini Decisions API,由新的前沿决策模型 Gemini Decision 1 驱动,Sundar Pichai 与 Google AI Studio 官方均对此官宣,产品已上线 Google AI Studio 并通过 Gemini API 提供,可免费试用。该产品不做逐 token 文本生成,而是专为封闭式判断场景设计,面向应用与 agent 内部的快速路由、工具选择、安全检查和评分等任务,避免完整文本生成的延迟与输出 token 开销。据 @steren 介绍,Gemini Decision 1 已登陆 Vercel AI Gateway,是此前 Vercel AI SDK 引入 decide() 接口时铺垫的新模型类别。

已确认

  • 定价极具冲击力:每百万输入 token 仅 $0.10,输出 token 不计费,无额外费用
  • 三种决策类型:是/否判断、多选题(最多 255 个选项)、rubric 评分类判定
  • 多模态输入:原生支持文本/JSON、PDF、图像、音频、视频,上下文窗口 256K tokens
  • 单次请求可对最多 1000 个问题给出快速、校准良好的决策,端到端延迟 150-250ms;据 @philschmid 介绍约 150ms 即可返回答案,输出为带置信度的结构化结果
  • 据 Google AI Studio 负责人 Logan Kilpatrick 透露,Gemini Decision 源于 Google DeepMind 内部的自发性项目,团队做出原型后开放内部测试,从原型到上线仅约 6 周
  • @philschmid 自述参与该 API 设计;此前 testingcatalog 爆料账号已流出 gemini-decision-1 相关信息
  • Swarms 框架首日接入支持该 API
  • 发布引发圈内关注与玩梗,Dan Shipper、Klaassen 等均有转发讨论

为什么重要

  • 该产品将 LLM 从开放式文本生成转向高吞吐、低成本、结构化的批量判定场景,定价与延迟指标对内容审核、评估、数据标注、agent 路由等应用有直接吸引力
  • 从 DeepMind 内部工具到 6 周快速上线的路径,展示了 Google 内部小团队项目加速产品化的新模式

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第 2 集 · Gemini Decision 1 首测：知识推理居首但成本过高(2026-11-12,6 条)

Google 发布首个决策模型 Gemini Decision 1，Artificial Analysis 于 11 月 12 日给出完整评测：Decision Index v2.1 总分 66，未进入前沿水平，与 Elephant 9B、Jev 1.1 等相当。

已确认

  • 总分 66，知识推理分项（AA-Omniscience-Decision）居首，领先 d1-ultra（64）与 GLiD 系列等，@ArtificialAnlys 指出其胜出依靠校准而非准确率
  • @Angaisb 曝光的评测表显示：Jevbench 92.2%、Amazon ESCI 58.7%、New Yorker Caption 79.7%、PubMedQA 79.8%，多项基准领先，校准误差仅 0.025
  • 延迟：每 21 个任务平均 211ms，快于 Drex Max v1.1（283ms）和 GLiDE v1.2（284ms），但慢于小模型，整体居中游
  • 成本：每 100 万任务 $345，与 GPT-6 Luna（Decisions，$339）接近，是榜首 Drex Max 的 3 倍多

为什么重要

这是 Google 首次进入决策模型赛道。@ArtificialAnlys 的评测显示其在推理质量和校准上有竞争力，但性价比明显落后，若要冲击榜单前列需大幅降本。