谷歌发布首款决策模型 Gemini Decision 1，输出 token 免费、成本直降 80%

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

Ai 继聊天和推理模型之后，出现了一个完全不按套路出牌的新物种。就在今早，谷歌正式发布了旗下首款专门用来拍板拿主意的决策模型，gemini decision 1。他一出场就扔下了三颗重磅炸弹。第一，他能在0.2秒内一口气给多达1000个问题直接拍板定案。

第二，在9项权威对比大考中，他正面击败了 gpt-6 luna，一口气拿下了7项第一，最高决策准确率飙到了92.2%。第三，也是最让人狂喜的一点，它的输出 token 费用直接降到了0，综合成本只有自家轻量模型 flashlight 的1/5。

不生成文字的模型到底是怎么干活的？它为什么能成为 agent 时代的省钱神器？要看懂谷歌这步棋，得先看看现在程序员开发 ai 应用时有多憋屈。在真实的企业系统和智能体工作流里，有无数个瞬间根本不需要 ai 的长篇大论。过去，哪怕你只想要一个对或错的答案，也必须调用庞大的生成式大模型，等它做完解码生成，最后再从文字里把结果抠出来。

这就好比为了拧一颗螺丝，每次都要把整条汽车生产线开动一遍，既慢又烧钱。而谷歌这次发布的决策模型，就是直接把逐字生成文字的过程给砍掉了。它在底层只需要做一次单次前向传播，就能直接对预设的选项算出概率，打出分数。因为压根不往外吐字，所以输出 token 自然就1分钱不收。

具体来看，这颗决策模型专门练就了三项核心绝活。第一项叫二元判断，给他一段代码或一张图片，他瞬间给出是否违规的判断和准确概率。第二项叫多项选择，开发者可以预设最多255个候选方案，比如200多个表情包或几十个子工具，它能一眼挑出最匹配的那个。

第三项叫有序标准评分，按照拟定的打分表对视频、音频或PDF文档直接给出加权总分。更夸张的是，这三种能力可以在一次请求里混合使用。比如你拍一张办公室茶水间的照片传上去，它能在0.2秒内同时回答你桌上有水渍吗？该拿抹布还是拖把清理？以及脏乱程度打几分？

三个问题。甚至一次请求能并发处理1000道题。除了快和便宜，它还有一个杀手锏：极低的预期校准误差。通俗点说，以前的大模型经常不懂装懂，明明猜错了还给出99%的自信；而谷歌的这款决策模型，有多大把握说多大话，给出的置信度极其真实。一旦遇到把握不准的难题，系统就能精准识别，立刻转交给人类或更强大的重型模型处理。

目前，谷歌已经在自家的笔记产品里用它当上了路由器，简单问题分给便宜模型，复杂难题才交给王牌大模型，直接把日常响应延迟砍掉了40%。这也印证了一个清晰的行业趋势，未来的 ai 绝不是靠一个全能大模型包打天下，而是专模专用，分级调度，让专攻决策的小模型当调度员，把每一分 token 都花在刀刃上。

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