谷歌发布决策专用模型 Gemini Decision 1：9 项测试 7 项第一，Agent 路由延迟降 40%

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-11-12

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

谷歌于2026年11月12日正式发布 Gemini Decision 1 模型及 Gemini Decisions API，该模型专为封闭选项集的决策任务设计，通过单次前向传播对候选答案评分，而非逐Token生成文本。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

决策模型的核心能力分为三类：是/否判断、多项选择（最多255个选项）和有序标准评分。模型支持文本、图像、音频、视频及PDF等多模态输入，单次请求最多处理1000个独立问题，上下文窗口达256K Token。每项决策返回0-1的置信度，便于系统将不确定结果交由人工审核。

在基准测试中，Gemini Decision 1 在9项测试中拿下7项第一，其中JevBench准确率92.2%，超过GPT-6 Luna的90.9%；Amazon ESCI测试Macro-F1分数58.7%，领先GPT-6 Luna 4个百分点；New Yorker Caption测试79.7%，领先11.3个百分点。概率校准方面，Top-1 ECE误差仅0.0250，比GPT-6 Luna低约65%，比Flash-Lite低约88%。

成本方面，Gemini Decisions API 每百万输入Token定价0.10美元，输出Token免费，较Gemini 3.5 Flash-Lite低近5倍。在不超过16K Token的上下文中，模型计算阶段中位延迟50-100毫秒，端到端延迟150-250毫秒，且延迟随问题数量增加基本保持平稳。

谷歌CEO Sundar Pichai在X平台发文介绍：

今天，我们在 Google AI Studio 中正式推出 Gemini Decisions API，由全新的 Gemini Decision 1 模型提供支持。

与传统模型逐个 Token 生成文本不同，这款模型专门为封闭选项集中的决策任务而设计。它可以在单次处理过程中，对文本、图像、音频、视频以及 PDF 中的最多 1000 个问题进行评分。

· 支持三种决策类型：是 / 否判断、多项选择（最多 255 个选项），以及基于评分标准的打分；

· 每百万输入 Token 的价格仅为 0.10 美元，输出 Token 费用为零，成本约为 Flash-Lite 的五分之一；

· 在多项基准评测中处于领先位置，同时具有最低的校准误差。

谷歌内部团队已经开始使用这项技术。

Agent路由是谷歌内部最典型的应用。Gemini Notebook利用Decisions API作为实时模型路由器，根据请求复杂度选择模型档位，日常查询延迟最多降低40%。此外，Google Stitch的Rapid Canvas功能利用该API在几秒内生成可交互线框图；Google Labs的CC产品用于从200多个Emoji中快速选择；Google Search内部则用于构建MCP工具的安全检测层。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 决策模型将AI从“生成内容”转向“辅助判断”，企业可将分类、评分、路由等任务从通用大模型剥离，降低延迟与成本。
2. Gemini Decisions API 的极低定价（输出免费）和稳定延迟，为高并发决策场景（如客服工单分类、内容审核）提供了经济可行的方案。
3. Agent路由的实践表明，动态调度模型资源可显著优化系统效率，企业可借鉴此模式构建混合模型架构。
4. 概率校准能力（ECE 0.0250）使AI决策结果更可靠，便于设定置信度阈值，实现自动化与人工审核的平滑切换。

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