谷歌发布首款决策模型 Gemini Decision 1，按次打分不逐 token 生成

谷歌首款决策模型 Gemini Decision 1 🔹 谷歌首款决策模型来了，它不聊天只做判断。不逐个 token 生成，而在一次前向传播里给候选答案打分。题型三种：是/否、多选（最多 255 选项）、按标准打分。一次最多 1000 个问题，文本/图像/音频/视频/PDF 都行，上下文 256K。 ---------- 💰 每百万输入 token 0.10 美元，输出免费，约为 Flash-Lite 的五分之一。 ⚡ 端到端延迟 150–250 毫秒；问题从 1 加到 100 延迟几乎不变。每个判断附 0–1 置信度，可转人工。谷歌已用它做 Gemini Notebook 的模型路由，日常查询延迟最多降 40%， Search 里则当 MCP 工具安全检测层。 ---------- 📊 成绩单要分两半看。谷歌自己公布的 9 项评测，它 7 项第一： JevBench 92.2%，PubMedQA 79.8%，Global-MMLU-Lite 86.0%。 New Yorker Caption 79.7%；校准误差 0.0250，Jev 1.14 是 0.0494。音频 MMAU 71.8%、视频 Video-MME 69.1%，只有谷歌有。但它没全赢。Mind2Web Multimodal 上 Jev 1.14 是 86.8%，它 86.2%。 When2Call 上 Jev 1.14 是 82.0%，它 79.9%——工具选择是它主打场景。第三方 Artificial Analysis 测下来：综合 66 分，与 Jev 1.14 打平，超过 OpenAI 和微软；但榜首 Drex Max v1.1 与 GLiDE v1.2 各 73 分。知识推理类领先，分类提取一般。跑 100 万个任务要 345 美元，Drex Max v1.1 只要 103。 ---------- 🚀 AI Studio 申请 API Key 有免费额度，OpenRouter 首日已上架。决策模型正变成 Agent 底层件：路由、工具选择、安全检测。只是专用模型在最该赢的工具选择上，还没赢过对手。你更看好谁拿下这一环？ #Gemini #AI模型 #Agent开发 #谷歌AI #决策模型

AI 导读

谷歌发布首款决策模型 Gemini Decision 1，不逐个 token 生成，而是在一次前向传播中给候选答案打分，支持是/否、多选（最多 255 选项）和按标准打分三种题型，一次最多 1000 个问题，上下文 256K。

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谷歌首款决策模型“GEMINI DECISION”一不逐个TOKEN生成，一次前向传播给候选答案打分，一次最多1000个问题，多选最多255个选项，上下文256K输入，每百万TOKEN一毛美元，输出免费，端到端150到250毫秒。谷歌拿它做模型路由，日常查询延迟最多降四成。

谷歌自己公布的九项评测，它七项第一。JDBench 92.2，但第三方测下来66分，和JDB打平。榜首73分，比它高7分。工具选择是它主打场景，这项它反而输了。你更看好谁？