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Google 於美國時間 11 月 11 日推出全新 AI 模型 Gemini Decision 1，主打大規模獨立問題的批次判斷能力。該模型可透過新推出的 Gemini Decisions API 使用，官方表示，單次前向運算（Forward Pass）最多能處理 1,000 個彼此獨立的問題。定價方面，每百萬輸入 Token 收費 0.10 美元，輸出 Token 則不另外計費。
API 開放多種使用管道，強調低成本與快速回應
開發者可透過 Google AI Studio 免費方案製作原型，Google 也表示，Gemini Decision 1 即將支援 Google Cloud 的 Gemini 服務。目前模型亦已上架 OpenRouter 與 Vercel AI Gateway。
根據 Google 公布的數據，從提出請求到收到回覆，整體延遲約為 150 至 250 毫秒；若只計算模型本身的運算時間，中位數則為 50 至 100 毫秒。Google 另以自家公布的整套基準測試比較成本，宣稱透過 Decisions API 使用 Gemini Decision 1，價格比透過 Interactions API 使用 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍。
競爭產品方面，Jev 1.14 的輸入價格為每百萬 Token 0.042 美元，GPT-6 Luna 未經快取的輸入價格則為每百萬 Token 0.10 美元。這代表 Gemini Decision 1 雖採取低價策略，但並非所有競爭模型中最便宜的選項。
專攻選擇與判斷，不適合開放式生成任務
Gemini Decision 1 最多支援 16K Token 的上下文處理能力，單一選擇題最多可提供 255 個選項。同一請求中的所有問題，則共同使用 262,144 Token 的上下文視窗。
不過，這款模型並非通用型文字生成工具。它無法處理需要解釋答案的任務，也不適合任意資料生成。模型會逐題獨立評估，因此，如果某個問題的答案取決於另一題的結果，就必須分開呼叫 API。
從產品定位來看，Gemini Decision 1 的核心是大量選項判斷與獨立問題評估，而不是一般對話或長篇內容生成。
Google 基準測試多項領先，但部分項目仍輸給對手
Google 表示，Gemini Decision 1 在代理程式路由、推理、排名及多模態理解等測試中表現突出，並在七項測試中的五項取得第一名。JevBench 測試中，Gemini Decision 1 得分為 92.2%，高於 GPT-6 Luna 的 90.9%及 Jev 1.14 的 90.0%。校準誤差方面，Gemini Decision 1 為 0.0250，低於 Jev 的 0.0494；此項指標數值越低越好。
不過，Google 自行公布的測試結果也顯示，競爭模型在部分項目勝出。Mind2Web Multimodal 測試中，Jev 以 86.8%高於 Gemini Decision 1 的 86.2%；When2Call 測試中，Jev 也以 82.0%領先 Gemini Decision 1 的 79.9%。
其他多模態測試方面，Gemini Decision 1 在音訊測試 MMAU 獲得 71.8%，高於 Gemini 3.5 Flash-Lite 的 67.7%；Video-MME 則取得 69.1%，高於比較模型的 63.3%。
獨立評比排名第九，成本表現仍有改善空間
與 Google 自行公布的測試不同，Artificial Analysis 另行發布 Decision Index v2.1 獨立評比。在上市時納入的 18 款決策型模型中，Gemini Decision 1 排名第九，獲得 66 分。不過，在該指數的知識與推理評估項目中，它是所有決策型模型中得分最高者。
其他評估項目則有不同結果。在占指數權重 30%的 AA-Paperclip 通過率測試中，Drex Max v1.1 達到 63%，Gemini Decision 1 為 33%。占權重 10%的 When2Call 測試由 Artificial Analysis 重新測量，Drex Max v1.1 得分 95.3，Gemini Decision 1 則為 80.5。AA-Symmetry 項目中，Mammoth 27B 以 88.2 高於 Gemini Decision 1 的 70.5。
成本方面，Artificial Analysis 以每百萬次任務為統一基準，測得 Gemini Decision 1 的費用為 345 美元，明顯高於 Drex Max v1.1 的 103 美元及 Jev 1.14 的 156 美元。該機構測得 Gemini Decision 1 每項任務的處理時間為 211 毫秒。
整體而言，Gemini Decision 1 以單次處理大量獨立問題、輸出免費及快速回應作為主要賣點，在知識推理與部分基準測試取得優勢，但獨立評比的整體排名、部分任務表現及實際成本，仍顯示它與競爭模型各有強項。對開發者而言，選擇時仍須依照任務類型、處理速度與整體執行成本評估。
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