Google发布Gemini Decision 1决策模型，评测得66分

Gemini Decision 1 把照片判断改成回答 yes/no、多选和评分清单，而非让模型自由描述图片。演示中它 4.5 秒扫描 100 张配送照片，每张同时回答 16 个问题，速度接近 Gemini 3.5 Flash-Lite 的 4 倍，并据评分将异常件路由到理赔审核。

大多数模型是为生成文本、创意内容或逐步推理而构建的。但并非每项任务都需要书面答案。 当工作流或智能体只需要快速做出判断时，Decisions API 会返回经过校准的置信度分数（端到端 150–250 毫秒），价格为每 100 万输入 token 0.10 美元，在共享基准测试套件上，其成本效率比使用 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 高出近 5 倍。

Google 在 Google AI Studio 推出 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动。该模型不再逐 token 生成文本，而是将文本、图像、音频、视频和 PDF 输入与最多 1,000 个问题对照，单次通过即给出决策，不按输出 token 计费。

Google 首个决策模型 Gemini Decision 1 上线 OpenRouter，发布首日即可调用。该模型可接收文本、图像、音频、视频或 PDF 加类型化问题，以概率形式回答是/否问题、从最多 255 个选项中选择或打分，上下文 262K，定价 $0.10/M input、output 免费。

Artificial Analysis 评测 Google DeepMind 发布的首个决策模型 Gemini Decision 1，在 Artificial Analysis Decision Index v2.1 得 66 分。

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Google 推出 Gemini Decision 1，定位为 frontier decision 模型，已在 Gemini API 开放。定价为每 100 万输入 token $0.10 且无额外费用，原生支持图像、音频、视频和 PDF，提供 256K 上下文窗口与 1K questions，可在 API 中免费试用。

Philipp Schmid 宣布 Gemini Decision 在 Google DeepMind 内部原型孵化 6 周后，正式随新 API 一起发布 Gemini Decision 1 模型。作者本人参与了 API 与模型的设计、构建和评估，并提供文档、博客和 Playground 入口供试用。

Google DeepMind 的 Philipp Schmid 发布 Gemini Decisions API，用于回答是非题、选择题和 rubric 问题，由新模型 Gemini Decision 1 驱动。该 API 支持文本、图像、音频、视频和 PDF 输入，单次请求最多 1,000 个问题，256k 上下文，端到端延迟 150-250 ms，输入价格 $0.10 per 1M tokens、输出免费，每个答案附带置信度分数。

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Sundar Pichai 宣布在 Google AI Studio 推出 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动，面向封闭集选择而非逐 token 生成文本。

Google 推出 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动，可在 150-250ms 端到端延迟内对文本、图像、音频、视频和 PDF（最多 256K tokens）一次性评估最多 1000 个是/否、多选和评分题。

Google 在 Gemini API 更新日志中发布 Gemini Decision（gemini-decision-1）和 Decisions API，用于对文本、图像、音频、视频和 PDF 进行快速、校准的二元、分类和评分标准决策，输出 token 为零。官方提供定价、速率限制和 Decisions API 入门指南。