新智元报道 等了半天，Gemini 4 Hydrogen没来。 昨晚谷歌端上来的，是多模态决策模型Gemini Decision 1。 劈柴宣布：今天，谷歌正式上线Gemini Decisions API，由Gemini Decision 1 模型提供支持。 Stitch Rapid 使用 Decisions API 在几秒钟内设计整个产品流程 「Jev」的风，终于还是吹到了谷歌这边。 它专为「封闭式选择题」而生，超低延迟、原生多模态、一次处理1000个问题。 它有3种原生决策类型：「Yes/No」、「多项选择（最高支持255 个选项！）」以及「评分标准打分」。 每百万输入 Token 仅需 0.10 美元，输出Token直接免费！ （只有Flash-Lite 的 1/5）。 在多项基准测试中，它以最低的校准误差绝对领先。 用多模态，颠覆决策模型 TypeSafe AI的Jev，在硅谷掀起一股热潮，其他巨头也纷纷跟进。谷歌终于开始下场做决策模型。 既然Jev已经把纯文本决策的价格打到了百万Token 0.042美元，谷歌该怎么破？ 答案是： 用多模态，碾压纯文本模型。 你可以把高达 256K token 的海量数据（不管是文本、图片、音频、视频还是 PDF）一次性喂给它，然后同时向它连发 1000 个灵魂拷问！ 无论你是要做工具调用、策略风控，还是模型动态路由、上下文打分，Decisions API 都能直接给你最干脆的答案。 Gemini Decision 1通过一次高效的「前向传递」，瞬间对所有选项进行评分。 霸榜基准测试：「直觉」超精准 当然，决策模型要的不仅是快，还要准！ 在涵盖智能体路由、逻辑推理、信息排序和多模态理解的顶级基准测试中，Gemini Decision 1 全线霸榜。 更重要的是，校准误差的全场最低！ 所以，它给出的把握有多大，实际就有多准，幻觉率很低。 因为不需要逐字解码，Gemini Decision 1 处理高达 16K token 的多模态上下文时，模型计算的中位延迟被压在 50-100 毫秒，端到端延迟，仅为150-250 毫秒。 而且，无论你一次问 1 个问题还是 100 个问题，速度几乎完全一样，根本不卡顿。 因为比目前公认的「性价比之王」 Gemini 3.5 Flash-Lite（使用交互 API模型）还要便宜近 5 倍，这是绝对的价格屠夫了。 原生多模态 + 三大决策模式：让模型一镜到底！ 基于 Gemini 强大的原生多模态架构，无论是文档、录音还是视频，它都能在单次前向传递中直接「看懂、听懂」。 你可以把各种多模态混搭——比如把「客服通话录音」和「账户数据」拼在一起，或者把「PDF理赔单」和「损坏照片」打包给它。 甚至能自由调整音视频分辨率，来控制视觉细节和token成本。 在一个请求中，你可以混合使用三种核心决策模式。 而且，它每次都会贴心地返回一个「置信度分数（0到1）」，遇到模棱两可的情况，你的代码直接就能把它抛给备用方案，或者人工审核，非常稳。 noul（是/否）： 它会判断是/否条件成立的概率，还能选择「真/假」的描述标准。 choice（多项选择）： 支持 2 到 255 个选项！它直接告诉你谁是获胜者，并附带所有候选者的概率排名。 score（精准打分，有序评分标准）： 它会根据你定的规矩（从0开始）对输入内容打分，给出连续的加权分数和每一级的概率。 接口极其友好，使用的是大家熟悉的 Content 块格式。 来看看下面这段极其优雅的代码—— 如何用一次请求，让 AI 看着一张办公室吧台的照片，同时完成三种不同类型的判断。 ) 谷歌大厂内部都在怎么玩？ 现在，谷歌内部各大顶尖团队，早就把它当成了「低延迟控制中枢」了。 不用再费时费力去训练什么自定义分类器，也不用干等大模型慢慢生成，定义好选项，以下功能就直接上线！ 比如，它可以 是Gemini Notebook 中的动态模型路由。 在Notebook中，可以把 Decisions API 当「流量交警」。用户的提问一进来，它几毫秒就能对意图进行分类。 简单问题走轻量模型（延迟直降 40%！），复杂问题再扔给深度思考模型。 它可以完成 Stitch中的极速设计迭代 ： 这绝对是砸饭碗级别的应用！ Stitch 的快速画布，只需几秒钟就能生成一整个产品流程的「可运行线框图」。 你用语音或点击做出的修改，瞬间就能生效。当流程达到理想状态，就能一键转入完整设计模式。 你还可以用它在CC中秒选表情包。在Google Labs 的 CC 社交应用里，它能在不到一秒的时间内，从 200 多个 Emoji 中选出最合适的那个。表情瞬间弹出，非常丝滑。 它还是搜索中 MCP 工具的安全层。Google 搜索使用 Decision AP
